《Awesome-LLM-Eval》项目常见问题解决方案

《Awesome-LLM-Eval》项目常见问题解决方案

Awesome-LLM-Eval Awesome-LLM-Eval: a curated list of tools, datasets/benchmark, demos, learderboard, papers, docs and models, mainly for Evaluation on LLMs. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/aw/Awesome-LLM-Eval

1. 项目基础介绍

《Awesome-LLM-Eval》是一个针对大型语言模型（LLM）评测的精选工具列表，包括工具、数据集/基准、演示、排行榜、论文、文档和模型等。该项目旨在对基础大模型进行评测，并探索生成式人工智能的技术边界。项目主要使用的是Markdown编程语言进行文档编写和整理。

2. 新手常见问题及解决步骤

问题一：如何使用项目中的工具进行模型评估？

解决步骤：

1. 了解工具列表： 首先需要阅读项目文档中提供的工具列表，理解每个工具的功能和用途。
2. 安装依赖： 根据工具的文档说明，安装必要的依赖库和软件。
3. 运行示例： 运行工具提供的示例代码，确保工具可以在本地环境中正常工作。
4. 调整参数： 根据自己的模型和需求，调整工具的参数设置。

问题二：如何获取项目中的数据集？

解决步骤：

1. 查看数据集列表： 在项目文档中找到数据集部分，查看可用的数据集列表。
2. 数据集下载： 根据数据集的说明，使用提供的下载链接或命令下载数据集。
3. 数据预处理： 按照工具的要求对数据进行预处理，如格式转换、清洗等。

问题三：如何参与到项目的贡献和维护中？

解决步骤：

1. 阅读贡献指南： 查看项目文档中的贡献指南，了解如何提交问题和pull request。
2. 检查现有问题： 在项目的issues页面检查现有问题，避免重复报告。
3. 提交问题： 如果遇到新问题，通过issues页面提交详细的问题描述。
4. 参与讨论： 在社区中积极参与讨论，与其他贡献者交流经验。
5. 提交pull request： 在修复了某个问题或添加了新功能后，可以提交pull request到项目的主分支。

Awesome-LLM-Eval Awesome-LLM-Eval: a curated list of tools, datasets/benchmark, demos, learderboard, papers, docs and models, mainly for Evaluation on LLMs. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/aw/Awesome-LLM-Eval