Manipulation von LLM-Benchmarks

Forschungsprojekt zur Untersuchung von Manipulationstaktiken in automatisierten Benchmarks für Sprachmodelle.

Normales ProduktProgrammierungNatürliche SprachverarbeitungMaschinelles Lernen

Das Forschungsprojekt "Manipulation von LLM-Benchmarks" untersucht durch die Erstellung sogenannter "Null-Modelle" (Null models) Manipulationen in automatisierten Benchmarks für große Sprachmodelle (LLMs). Das Projekt zeigt experimentell, dass selbst einfache Null-Modelle hohe Erfolgsquoten in diesen Benchmarks erzielen können, was die Validität und Zuverlässigkeit bestehender Benchmarks in Frage stellt. Diese Forschung ist wichtig, um die Grenzen aktueller Sprachmodelle zu verstehen und Methoden zur Verbesserung von Benchmarks zu entwickeln.

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Manipulation von LLM-Benchmarks — Forschungsprojekt zur Untersuchung von Manipulationstaktiken in automatisierten Benchmarks für Sprachmodelle.

Halluzinations-Leaderboard — Ein Ranking, das verschiedene große Sprachmodelle (LLMs) hinsichtlich ihrer Halluzinationen beim Zusammenfassen kurzer Dokumente vergleicht.

Imitate Before Detect — Eine innovative Methode zur Erkennung von maschinell bearbeiteten Texten, die die Genauigkeit durch Imitation des maschinellen Stils verbessert.

Sonus-1 — Sonus-1: Das neue Zeitalter der großen Sprachmodelle (LLMs)

InternVL2_5-8B-MPO — Großes multimodales Sprachmodell mit hervorragender Gesamtperformance.

Llama-3.1-70B-Instruct-AWQ-INT4 — 70 Milliarden Parameter umfassendes Textgenerierungsmodell

Smolagents — Eine leichtgewichtige Bibliothek zum Erstellen hochperformanter intelligenter Agents.

Gemini 2.0 Flash Experimental — Von Google DeepMind entwickeltes Hochleistungs-KI-Modell

Q-RWKV-6 32B Instruct Vorschau — Die leistungsstärkste Variante des RWKV-Modells, die mehrere englische Benchmarks übertrifft.

CosyVoice Sprachgenerierungs-Großmodell 2.0-0.5B — Effizientes, mehrsprachiges Sprachsynthesemodell

tulu-3-sft-olmo-2-mixture — Großer mehrsprachiger Textdatensatz

OLMo-2-1124-7B-RM — Großes Sprachmodell zur Textgenerierung und -klassifizierung

ChatGPT Pro — Skalierbare Zugriffsoption auf modernste KI-Modelle

PaliGemma 2 — PaliGemma 2 ist ein leistungsstarkes visuell-sprachliches Modell, das einfach zu optimieren ist.

OLMo-2-1124-7B-DPO — Hochentwickeltes Textgenerierungsmodell zur Bearbeitung vielfältiger Aufgaben.

ProaktiverAgent — Ein auf großen Sprachmodellen basierender proaktiver Agent, der die Bedürfnisse des Benutzers vorhersagt und proaktiv Hilfe anbietet.

OpenScholar — Ein retrieval-augmented Language Model (LM) zur Synthese wissenschaftlicher Literatur

OLMo-2-1124-13B-Instruct — Ein optimiertes großes Sprachmodell, das auf Textgenerierung und Dialog spezialisiert ist.

OLMo-2-1124-7B-Instruct — Hochleistungsfähiges Sprachmodell für die englische Dialoggenerierung

Skywork-o1-Open-PRM-Qwen-2.5-7B — Hochleistungsfähiges KI-Modell zur Verbesserung von Inferenzaufgaben

OLMo 2 — Ein hochmodernes, vollständig offenes Sprachmodell

ZipPy — Ein Werkzeug zur schnellen Erkennung von KI-generierten Texten mithilfe der Kompressionsrate.

LazyGraphRAG — Bahnbrechendes Modell für verbesserte Retrieval-Augmented Generation (RAG) auf Basis von Graphen, das neue Maßstäbe in Bezug auf Qualität und Kosten setzt.

Llama-3.1-Tulu-3-8B-DPO — Fortschrittliches Textgenerierungsmodell für diverse Aufgaben

Llama-3.1-Tulu-3-70B — Führende Familie von Modellen zur Anweisungserfüllung, mit Open-Source-Daten, Code und Anleitungen.

Marco-o1 — Offenes großes Inferenzmodell zur Lösung realer Probleme

Qwen Turbo 1M Demo — Qwen Turbo 1M Demo ist ein von Qwen bereitgestellter Hugging Face Space.

Qwen2.5-Coder-0.5B — 0.5B-Parameter-Codegenerierungsmodell der Qwen2.5-Coder-Reihe

OuteTTS — Ein experimentelles Text-zu-Sprache-Modell

O1-Journey — O1-Journey: Strategischer Fortschrittsbericht Teil 1