Evalverse: Unified and Accessible Library for Large Language Model Evaluation
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此篇文章属于LLM系列内容，具体针对《Evalverse: 统一且易用的大语言模型评估库》的翻译版本。
Evalverse：用于大型语言模型评估的统一且可访问的库
- 摘要
- 1 引言
- 2 相关工作和背景
- 3 Evalverse
- 4 评估比较
- 5 结论
- 局限性
摘要
本文阐述了Evalverse，这一新兴的框架通过整合多种评估工具，优化了大型语言模型（LLM）的评估流程。Evalverse使具备一定专业知识的用户能够便捷地调用LLM进行评估，并获得详尽的反馈报告，这得益于其与Slack等沟通平台的无缝集成。因此，Evalverse可被视为一套全面的LLM评估体系，为研究人员和从业者提供了一个集中化的评估资源。此外，我们还为Evalverse制作了教学视频，以简洁明了的方式演示了其功能和使用方法。
1 引言
2 相关工作和背景
3 Evalverse
4 评估比较
5 结论
我们介绍Evalverse，这是一个专为LLM评估设计的统一工具。通过无代码评估功能，用户能够轻松扩展和访问。外部基准可通过子模块添加，这不仅简化了新增基准的过程，还确保了新增子模块能有效整合可能的上游变化。借助Slack等通信平台，用户可通过Slack消息发起评估作业并查询评估结果，从而实现无代码LLM评估。我们期待通过开源Evalverse，推动LLM评估更加便捷和集中化，从而促进LLM的进一步发展。
局限性
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