大模型评测【行业应用篇】教育行业|「高中学科考试」大模型应用实测03.28

评测结果,如图所示:

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【评测结论】:豆包得分第一,deepseek第二,腾讯系混元系列模型分列3-5名,其中deepseek是前五中唯一的开源模型。

各科目完整评测题集及结果详见:https://github.com/jeinlee1991/chinese-llm-benchmark

【模型数量】:110个大模型(国内外,开源、闭源的大模型)

【评测维度】:「高中学科-试题答题」类目的9个学科的择题题集评测

  1. 高中英语

  2. 高中生物

  3. 高中语文

  4. 高中数学

  5. 高中物理

  6. 高中化学

  7. 高中地理

  8. 高中政治

  9. 高中历史

【错题集】:请前往以下链接查阅👇

各科目完整评测题集及结果详见:https://github.com/jeinlee1991/chinese-llm-benchmark

大模型评测EasyLLM,目前已就DeepSeek和各个大模型的不同能力维度进行了综合评测(详情可回顾以下链接👇),接下来还会针对大模型当律师、医生、老师等各个岗位角色进行测评,看看谁是各个垂直领域的最强打工人!宝子们看好哪个大模型可以在哪些岗位胜任最强牛马?或者想评测大模型的哪方面能力?评论区留言,有求必测,一一公布结果!有评测样本、有图有真相!

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DeepSeek|到底强在哪?这个评测一目了然!


  关于大模型评测EasyLLM 

  1. 最全——全球最全大模型产品评测平台,已囊括203个大模型

  2. 最新——月更各个大模型各项能力指标评测,输出排行榜

  3. 最方便——无需注册/梯子,国内外各个大模型可一键评测

  4. 结果可见——所有大模型评测的方法、题集、过程、得分结果,可见可追溯!

  5. 错题本——百万级大模型错题本

大模型评测EasyLLM目前已囊括187个大模型,覆盖chatgpt、gpt-4o、o3-mini、谷歌gemini、Claude3.5、智谱GLM-Zero、文心一言、qwen-max、百川、讯飞星火、商汤senseChat、minimax等商用模型, 以及DeepSeek-R1、deepseek-v3、qwen2.5、llama3.3、phi-4、glm4、书生internLM2.5等开源大模型。不仅提供能力评分排行榜,也提供所有模型的原始输出结果!

完整评测题集及结果详见:https://github.com/jeinlee1991/chinese-llm-benchmark


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资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/00cceecb854d 这个项目名为“mnist-nnet-hls-zynq7020-fpga prj”,是一个与机器学习相关的工程,专注于利用高级综合(HLS)技术将针对MNIST数据集设计的神经网络(nnet)实现在Zynq 7020 FPGA平台上,以加速图像识别任务。项目提供的压缩包包含所有相关代码文件,如C/C++源码、HLS接口定义、Vivado HLS项目文件、硬件描述语言代码(Verilog或VHDL)及配置文件等,用户可通过这些代码理解、实现或修改设计流程。 项目标签“mnist-nnet-hls-z”进一步明确了其关注点:MNIST数据集、HLS技术以及Zynq目标平台。MNIST是用于手写数字识别的知名训练数据集;HLS可将高级编程语言转化为硬件描述语言;Zynq 7020是Xilinx的SoC FPGA,融合了ARM处理器与可编程逻辑。文件名中提到的“vivado”指的是Xilinx的Vivado设计套件,它是一个用于FPGA设计、实现、仿真和调试的集成开发环境,其中的Vivado HLS工具能够将C、C++或SystemC编写的算法自动转换为硬件描述语言代码。 项目可能的实施步骤如下:首先,对MNIST数据集进行预处理,如归一化、降维等,使其适配神经网络模型输入;其次,构建适用于手写数字识别的神经网络模型,例如卷积神经网络(CNN)或全连接网络(FCN);接着,运用HLS工具将神经网络模型转化为硬件描述,并优化性能与资源利用率;然后,在Vivado环境中,将生成的硬件描述代码映射到Zynq 7020的FPGA部分,进行时序分析与综合优化;此外,由于Zynq是SoC,包含处理器系统,还需编写控制软件来管理与调度FPGA上的硬件加速器,可能涉及OpenCV、OpenCL等库的使用;之后,
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