Évaluation des biais dans les benchmarks des LLM

Projet de recherche explorant la tricherie dans les benchmarks automatiques des modèles linguistiques.

Produit OrdinaireProgrammationTraitement du langage naturelMachine learning

Évaluation des biais dans les benchmarks des LLM est un projet de recherche visant à explorer la tricherie dans les benchmarks des grands modèles linguistiques (LLM) en construisant des "modèles nuls" (null models). Le projet a démontré expérimentalement que même des modèles nuls simples peuvent obtenir des taux de réussite élevés dans ces benchmarks, remettant ainsi en question la validité et la fiabilité des benchmarks existants. Cette recherche est importante pour comprendre les limites des modèles linguistiques actuels et pour améliorer les méthodes de benchmark.

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Évaluation des biais dans les benchmarks des LLM — Projet de recherche explorant la tricherie dans les benchmarks automatiques des modèles linguistiques.

Finbar — Fournit des données financières de base mondiales, intégrables rapidement à vos modèles, pour une efficacité accrue des analystes financiers modernes.

Sonus-1 — Sonus-1 : une nouvelle ère pour les grands modèles de langage (LLM)

InternVL2_5-8B-MPO — Modèle linguistique large multi-modal, affichant des performances globales exceptionnelles.

Llama-3.1-70B-Instruct-AWQ-INT4 — Modèle de génération de texte de 70 milliards de paramètres

ModernBERT — ModernBERT est un modèle d'encodeur nouvelle génération aux performances exceptionnelles.

Gemini 2.0 Flash Expérimental — Modèle d'IA haute performance développé par Google DeepMind

Q-RWKV-6 32B Instruct - Aperçu — Variante de modèle RWKV la plus puissante, surpassant plusieurs benchmarks en anglais.

CosyVoice Générateur de Voix 2.0 - 0.5B — Modèle de synthèse vocale performant et multilingue

PaliGemma 2 — PaliGemma 2 est un puissant modèle linguistique visuel, simple à optimiser.

OLMo 2 1124 7B Preference Mixture — Ensemble de données textuelles à grande échelle pour la recherche sur les mélanges de préférences

OLMo-2-1124-7B-DPO — Modèle de génération de texte avancé, prenant en charge le traitement de tâches diversifiées.

OLMo-2-1124-13B-DPO — Modèle linguistique performant pour l'anglais, adapté à diverses tâches.

OpenScholar — Modèle linguistique amélioré par la recherche pour la synthèse de littérature scientifique

dolmino-mix-1124 — Ensemble de données de haute qualité, utilisé pour la deuxième phase d'entraînement d'OLMo2.

ZipPy — Outil de détection rapide de texte généré par l'IA utilisant le taux de compression

LazyGraphRAG — Un modèle de génération augmentée par la recherche et enrichi par un graphe (RAG) qui établit de nouvelles normes en matière de qualité et de coût.

Llama-3.1-Tulu-3-8B-DPO — Modèle de génération de texte avancé, prenant en charge diverses tâches

Llama-3.1-Tulu-3-70B — Famille de modèles de pointe suivant les instructions, fournissant des données, du code et des guides open source.

Démo Qwen Turbo 1M — La démo Qwen Turbo 1M est un espace Hugging Face fourni par Qwen.

Qwen2.5-Coder-0.5B — Modèle de génération de code de 0,5B de paramètres de la série Qwen2.5-Coder

OuteTTS — Un modèle expérimental de texte à la parole

PARTNR — Benchmark de planification et de raisonnement multi-agents

API xAI — API de modèles de base de la série Grok pour les développeurs

aya-101 — Modèle linguistique génératif multilingue

Modèles IBM Granite 3.0 — Modèles linguistiques IA haute performance IBM Granite 3.0

Ingénierie des Prompts — Un référentiel complet de ressources techniques sur l'ingénierie des prompts

SLM_Survey — Étude, mesure et analyse des petits modèles linguistiques

ColPali — Outil de recherche documentaire efficace basé sur un modèle linguistique visuel

Échantillonnage basé sur l'entropie — Technique d'échantillonnage basée sur l'entropie, optimisant la diversité et la précision des sorties du modèle.