[picture.image](https://p6-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/d630264e9367419885b697e910124776~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1714494006&x-signature=nSHzEl5twyk1psVoNju4poJ6w8E%3D) **语聚AI模型测试**在ChatGPT爆火的推动下,由生成式 AI 掀起的全球人工智能新浪潮就此拉开了序幕,人工智能也成为越来越多企业提升业务效率、优化业务流程的...
可以产生许多创新性的工作。近期受到广泛关注的 AutoGPT、BabyAGI 和 AgentGPT 便是这方面的尝试。 然而,哪些模型更适合作为 agent,其表现又如何?据我们观察,至今还没有一个合适的评测能够去衡量。因此,我们提出了 **AgentBench**。这是一个多维演进基准测试,包括 8 个不同环境,可以用来评估 LLMs 在多回合开放式生成环境中的推理和决策能力。经过对 25 个语言模型的测试,我们发现:顶级商业语言模型在复...
模型评测,对于模型的研发至关重要。但如何能够在研发过程中,快速、有效、公平且低成本地对模型性能进行评测,依然是一个重要问题。传统的评价指标(如BLEU、ROUGE)基于参考文本和生成文本的n-gram重合度计算评... 模型在该测试集上与人工评分的相关系数。在下表可以看出,660亿参数的CritiqueLLM评分与人工评分的相关系数和GPT-4相当,显著超越了其他评价模型。而不同规模的CritiqueLLM模型之间也展现出良好的缩放(Scaling)特性,...
模型评测,对于模型的研发至关重要。 但如何能够在研发过程中,快速、有效、公平且低成本地对模型性能进行评测,依然是一个重要问题。 传统的评价指标(如BLEU、ROUGE)基于参考文本和生成文本的n-gram重合度计算评... 模型在该测试集上与人工评分的相关系数。在下表可以看出,660亿参数的CritiqueLLM评分与人工评分的相关系数和GPT-4相当,显著超越了其他评价模型。而不同规模的CritiqueLLM模型之间也展现出良好的缩放(Scaling)特性,...
模型评测,对于模型的研发至关重要。 但如何能够在研发过程中,快速、有效、公平且低成本地对模型性能进行评测,依然是一个重要问题。 传统的评价指标(如BLEU、ROUGE)基于参考文本和生成文本的n-gram重合度计算评... 模型在该测试集上与人工评分的相关系数。在下表可以看出,660亿参数的CritiqueLLM评分与人工评分的相关系数和GPT-4相当,显著超越了其他评价模型。而不同规模的CritiqueLLM模型之间也展现出良好的缩放(Scaling)特性,...
# 前言 癫痫检测是一个重要的医学问题,由于脑电数据采集困难和发作样本不足等问题,传统的癫痫检测方法准确性和可靠性受到了严重限制。为了解决这些问题,我们提出了一种基于图卷积神经网络的癫痫检测模型,该模型... 模型的癫痫检测模型在分类精度方面表现出色,其结果优于或接近于许多前沿算法,显示出良好的稳健性。特别是,该模型运用自主选择图节点的图构建模块,能够动态地学习各个通道之间的关系。这一创新点在图构造和癫痫自动...
单击标签列表中的某个类别将展示模型在该类别上的预测效果,会额外展示部分错误预测的样本示例。 回归模型:因为不存在 “类别”,所以回归模型的【效果指标】页面不存在标签列表,仅包含评估指标的数值及图表。 每种场景的模型支持哪些效果指标详见下文中的效果指标列表。 效果指标列表 机器学习平台目前支持图像分类、文本分类、表格分类及回归的效果指标,每种指标的含义、使用方法如下。 测试样本数含义:参与效果评估的样本数...
现有的模型评测集长度多数比较短,仅在百/千 tokens 量级,并不能很好地评测模型的长文本理解能力,尤其是中文的长文本理解能力。为了解决这一问题,GLM 技术团队基于内部长期的探索,开发了专门针对模型长文本理解能力的评测数据集 LongBench。该数据集包含了 13 个英文任务、5个中文任务和 2 个代码任务。多数任务的平均长度在5k-15k之间,共包含约4500条测试数据。从主要任务分类上,LongBench包含单文档QA、...
测试前的设置。a1 对 APK 文件进行反编译,收集控件的静态文本信息。a2 在一组设备上安装 APK,同时 a3 加载先前测试运行中的历史测试数据填充模型。(b) 引导式 UI 探索。b1 从被测应用程序中获取当前的 GUI 页面,b2 识别和抽象出当前页面上的可用 hyper-event(超事件,一组具有相同属性的事件,将在下文具体解释)。b3 选择一个具体的 UI 事件,该事件有可能增加 Activity 覆盖率,b4 执行该事件。执行完毕后,b5 更新历史测试数据...
检测**:在异常检测任务中,向量化可用于将文本数据映射到一个向量空间中,并通过度量文本向量与正常数据之间的距离或相似性来识别与正常行为不同的异常值。 - **多样性测量**:通过向量化,可以分析文本数据在向量空间中的分布情况,从而评估文本数据的多样性。 - **分类**:向量化能够将文本数据转换为数值型向量表示,从而使得分类算法可以根据文本向量与不同类别之间的相似性来将文本数据分类到最相似的标签或类别中。而acge模型则...
海盗增长模型也可以演变成不同的变体,但内容上都是通用的。这张图也显而易见地说明了实验的普适性:A/B测试对于一个公司来说,基本上可以涵盖所有线上业务部门的常见工作和活动。因此,一套科学完善的A/B实验平台,加上... 最后是一些良好的实验习惯和理念的分享: ![picture.image](https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/037dc9f1344a41c6b8477a570d0d6eed~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=80...
abab 6.5 系列包含两个模型:abab 6.5 和 abab 6.5s。abab 6.5 包含万亿参数,支持 200k tokens 的上下文长度;abab 6.5s 跟 abab 6.5 使用了同样的训练技术和数据,但是更高效,支持 200k tokens 的上下文长度,可以 1 秒内处理近 3 万字的文本。 在各类核心能力测试中,abab 6.5开始接近 GPT-4、 Claude-3、 Gemini-1.5 等世界上最领先的大语言模型。 ...
然后通过数据来训练模型,并在测试集上进行测试,这时候我们可以保存我们训练好的模型。最后通过我们训练的模型来判断一些图片的类别**(从网络上下载一些图片,判断它是猫是狗或是其他的类型【当然这个数据集只有10种... 到这里我们已经创建好了自己的模型,这个模型输入是3x32x32的图片【可以认为就是一个3x32x32的张量】,输出是1x10的向量。每当我们创建好一个模型后,应该检测一下模型的输入输出是否是我们所期待的,若不是则即使调整...