PromptBench: A Unified Library for Evaluation of Large Language Models

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PromptBench是一个用于评估大型语言模型(LLM)的统一库,包括提示构建、数据集、模型加载等功能,旨在促进LLM的研究和基准测试。此库开源、通用且灵活,支持对抗性提示攻击和动态评估协议,有助于创建更稳健的模型。

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本文是LLM系列文章,针对《PromptBench: A Unified Library for Evaluation of Large Language Models》的翻译。

PromptBench:一个用于评估大型语言模型的统一库

摘要

大型语言模型(LLM)的评估对于评估其性能和降低潜在的安全风险至关重要。在本文中,我们介绍了PromptBench,一个用于评估LLM的统一库。它由几个研究人员可以轻松使用和扩展的关键组件组成:提示构建、提示工程、数据集和模型加载、对抗性提示攻击、动态评估协议和分析工具。PromptBench被设计为一个开放、通用和灵活的代码库,用于研究目的。它旨在促进在创建新的基准、部署下游应用程序和设计新的评估协议方面的原始研究。代码位于:https://github.com/microsoft/promptbench并将得到持续支持。

1 引言

2 PromptBench

3 结论

我们介绍了PromptBench,一个LLM评估的统一框架。该库以模块化的方式设计,允许用户通过组合不同的模型、任务和提示来构建评估管道。它还促进了几个研究方向,如提示工程、对抗性提示攻击和动态评估。我们将PromptBench视为评估真实能力和探索当前LLM边

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