Meeseeks - Ensemble d'évaluation open-source Meeseeks pour évaluer la capacité à suivre les instructions d'un modèle

Qu'est-ce que Meeseeks ?

Meeseeks est un ensemble d'évaluation de grands modèles open source utilisé par l'équipe Meituan M17 pour évaluer la capacité du modèle à suivre les instructions.Meeseeks utilise un cadre d'évaluation à trois niveaux pour mesurer si le modèle peut suivre strictement les instructions de l'utilisateur en générant des réponses du niveau macro au niveau micro, sans évaluer l'exactitude des connaissances des réponses.Meeseeks introduit un mode de correction à plusieurs tours, qui permet au modèle d'apporter des corrections après avoir reçu un retour d'information, et évalue sa capacité d'auto-correction. La conception des données de Meeseeks est plus difficile et peut effectivement creuser l'écart entre les différents modèles, en fournissant des pistes d'optimisation pour les développeurs de modèles.

Caractéristiques de Meeseeks

• Évaluation de la capacité de mise en conformité avec la directiveMeeseeks utilise un cadre d'évaluation à trois niveaux pour mesurer de manière exhaustive la capacité d'un modèle à suivre les instructions de l'utilisateur, depuis la macro-intention de la tâche jusqu'aux règles micro-détaillées, afin de s'assurer que les réponses générées par le modèle sont strictement conformes aux instructions.
• mode de correction d'erreur multirondeMeeseeks génère automatiquement un retour d'information si le modèle ne satisfait pas entièrement aux instructions, en signalant le problème et en demandant au modèle d'être corrigé, ce qui permet d'évaluer la capacité d'autocorrection.
• Critères d'évaluation objectifsTous les éléments d'évaluation sont des critères objectivement déterminables afin de garantir la cohérence et l'exactitude des résultats.
• Conception difficile des donnéesLes cas de test sont plus difficiles et peuvent efficacement combler le fossé entre les différents modèles, en fournissant aux développeurs des orientations pour l'optimisation.

Les points forts de Meeseeks

• Mécanisme innovant de retour d'information à plusieurs toursLe mode unique de correction des erreurs à plusieurs tours de Meeseeks permet d'évaluer la performance initiale du modèle, d'examiner sa capacité d'autocorrection après de multiples rétroactions et de fournir une base pour l'optimisation dynamique du modèle.
• Des rubriques objectives et modulablesLes critères d'évaluation sont objectifs et clairs, faciles à étendre et à personnaliser, et peuvent répondre aux exigences d'évaluation de différents scénarios et besoins.
• S'appuyant sur des données réelles de l'entrepriseLe modèle est construit sur la base de données commerciales réelles, ce qui garantit que les résultats de l'évaluation sont très pertinents pour l'application réelle et fournit une référence fiable pour la performance du modèle dans des scénarios réels.
• Niveau élevé de difficulté et de différenciationL'évaluation de modèles de données complexes et difficiles qui différencient efficacement les différents modèles en fonction de leur capacité à suivre des instructions constitue une aide précieuse pour la sélection et l'optimisation des modèles.

Quel est le site web officiel de Meeseeks ?

• Dépôt GitHub: : https://github.com/ADoublLEN/Meeseeks
• Bibliothèque de modèles HuggingFace: : https://huggingface.co/datasets/meituan/Meeseeks

À qui s'adresse Meeseeks

• Chercheurs en intelligence artificielleLe but de l'étude est de fournir une référence d'évaluation standardisée pour aider les chercheurs à évaluer et à comparer les capacités d'adhésion à la commande de différents macromodèles, et de fournir une référence pour le développement et l'optimisation des modèles.
• Développeur de modèlesLes développeurs sont en mesure d'identifier les lacunes du modèle et de procéder à des optimisations ciblées afin d'améliorer les performances du modèle grâce à un modèle de correction des erreurs à plusieurs tours et à un cadre d'évaluation très précis.
• Équipe technique de l'entrepriseLes équipes de l'entreprise qui génèrent du contenu ou fournissent des services à l'aide de grands modèles, évaluent si le modèle répond aux exigences de l'entreprise et sélectionnent le modèle approprié pour le déploiement.
• éducateurDans le domaine de l'éducation, pour aider les éducateurs à évaluer si le contenu généré par le modèle répond aux exigences pédagogiques et pour fournir un soutien à l'application de la technologie éducative.
• créateur de contenuLes créateurs de contenu qui génèrent un contenu de haute qualité (par exemple, des textes, des critiques, des histoires, etc.) à l'aide d'un grand modèle afin d'évaluer les capacités de génération du modèle et d'améliorer l'efficacité et la qualité de la création de contenu.