BoCoEL 开源项目使用教程-优快云博客

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BoCoEL 开源项目使用教程

bocoel Bayesian Optimization as a Coverage Tool for Evaluating LLMs. Accurate evaluation (benchmarking) that's 10 times faster with just a few lines of modular code. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/bo/bocoel

1. 项目介绍

BoCoEL（Bayesian Optimization for Coverage Evaluation of Large Language Models）是一个开源工具，旨在通过贝叶斯优化来高效评估大型语言模型（LLM）。BoCoEL 通过选择一个有意义且小的语料库子集进行评估，从而显著减少评估所需的时间和资源。它支持多种主流大型语言模型，如 GPT2、Pythia、LLAMA 等，并与 Hugging Face 的 transformers 和 datasets 库无缝集成。

BoCoEL 的主要特性包括：

高效准确：仅使用几十个样本就能对大型语言模型进行准确评估。
贝叶斯优化：智能选择最优的样本子集进行评估。
双向评估：不仅评估模型在语料库上的表现，还评估语料库在模型上的表现。
广泛兼容：支持多种主流大型语言模型，并与 Hugging Face 的 transformers 和 datasets 库无缝集成。
模块化设计：便于扩展和定制。
高效表示：使用 N-sphere 表示或潜在空间白化等技术，提高语料库/数据集的表示效率。

2. 项目快速启动

安装 BoCoEL

您可以通过 pip 安装 BoCoEL 及其所有可选依赖：

pip install "bocoel[all]"

快速启动示例

以下是一个简单的示例，展示如何使用 BoCoEL 进行评估：

from bocoel import BoCoEL

# 初始化 BoCoEL
bocoel = BoCoEL()

# 加载数据集
dataset = bocoel.load_dataset("path/to/dataset")

# 进行评估
results = bocoel.evaluate(dataset)

# 打印评估结果
print(results)

3. 应用案例和最佳实践

案例1：在预算限制下高效评估大型语言模型

在预算有限的情况下，BoCoEL 通过贝叶斯优化选择最优的样本子集进行评估，从而显著减少评估时间和资源消耗。以下是一个应用案例：

from bocoel import BoCoEL

# 初始化 BoCoEL
bocoel = BoCoEL()

# 加载数据集
dataset = bocoel.load_dataset("path/to/dataset")

# 设置预算限制
bocoel.set_budget(100)  # 设置评估预算为100个样本

# 进行评估
results = bocoel.evaluate(dataset)

# 打印评估结果
print(results)

案例2：集成 Hugging Face 模型进行评估

BoCoEL 支持与 Hugging Face 的 transformers 和 datasets 库无缝集成，以下是一个集成 Hugging Face 模型的应用案例：

from bocoel import BoCoEL
from transformers import AutoModel, AutoTokenizer

# 初始化 BoCoEL
bocoel = BoCoEL()

# 加载 Hugging Face 模型和分词器
model_name = "gpt2"
model = AutoModel.from_pretrained(model_name)
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)

# 加载数据集
dataset = bocoel.load_dataset("path/to/dataset")

# 进行评估
results = bocoel.evaluate(dataset, model=model, tokenizer=tokenizer)

# 打印评估结果
print(results)