Meeseeks - Meeseeks с открытым исходным кодом оценивает способность типовых инструкций следовать заданному рубрикатору

Что такое Meeseeks?

Meeseeks - это открытый набор для оценки больших моделей, используемый командой Meituan M17 для оценки способности модели следовать инструкциям. Meeseeks использует трехуровневую систему оценки для измерения того, может ли модель строго следовать инструкциям пользователя при генерации ответов от макро- до микроуровня, не оценивая правильность знаний ответов. Meeseeks вводит режим многораундовой коррекции, который позволяет модели вносить исправления после получения обратной связи, и оценивает ее способность к самокоррекции. Дизайн данных Meeseeks является более сложным и может эффективно увеличить разрыв между различными моделями, предоставляя разработчикам моделей направления для оптимизации.

Особенности Мизикса

• Оценка соответствия директивам: Meeseeks использует трехуровневую систему оценки для всестороннего измерения способности модели следовать инструкциям пользователя, от макрозадач до микродетальных правил, чтобы гарантировать, что ответы, генерируемые моделью, строго соответствуют инструкциям.
• режим коррекции ошибок в многолучевом диапазонеMeeseeks автоматически генерирует обратную связь, если модель не полностью соответствует инструкциям, указывая на проблему и предлагая исправить модель, оценивая способность к самокоррекции.
• Объективные критерии оценкиВсе элементы оценки имеют объективно определяемые критерии для обеспечения последовательности и точности результатов.
• Сложный дизайн данных: Тестовые примеры являются более сложными и могут эффективно преодолеть разрыв между различными моделями, предоставляя разработчикам направление для оптимизации.

Основные преимущества компании Meeseeks

• Инновационный многораундовый механизм обратной связиУникальный многораундовый режим коррекции ошибок Meeseeks позволяет оценить начальные характеристики модели, исследовать ее способность к самокоррекции после многократных обратных связей и обеспечить основу для динамической оптимизации модели.
• Объективные и масштабируемые рубрикиКритерии оценки объективны и понятны, их легко расширять и настраивать, и они могут отвечать требованиям оценки для различных сценариев и потребностей.
• На основе реальных бизнес-данных: Построенная на основе реальных бизнес-данных, она обеспечивает высокую релевантность результатов оценки реальному применению и предоставляет надежную ссылку на производительность модели в реальных сценариях.
• Высокий уровень сложности и дифференциацииОценка сложных и трудных моделей данных, которые эффективно различают различные модели с точки зрения их способности следовать инструкциям, обеспечивает сильную поддержку для выбора и оптимизации модели.

Какой официальный сайт у Meeseeks?

• Репозиторий GitHub:: https://github.com/ADoublLEN/Meeseeks
• Библиотека моделей HuggingFace:: https://huggingface.co/datasets/meituan/Meeseeks

Для кого предназначен Meeseeks

• Исследователи искусственного интеллекта: Предоставить стандартизированный эталон оценки, который поможет исследователям оценить и сравнить возможности различных макромоделей по соблюдению команд, что послужит ориентиром для разработки и оптимизации моделей.
• Разработчик модели: Благодаря многораундовой модели коррекции ошибок и системе тонкой оценки разработчики могут выявить недостатки модели и провести целенаправленную оптимизацию для улучшения ее работы.
• Корпоративная техническая команда: Команды предприятий, создающие контент или предоставляющие услуги с помощью больших моделей, оценивают, соответствует ли модель требованиям бизнеса, и выбирают подходящую модель для развертывания.
• педагог: В области образования, чтобы помочь педагогам оценить, соответствует ли созданный на основе моделей контент педагогическим требованиям, и обеспечить поддержку в применении образовательных технологий.
• создатель контента: Создатели контента, которые генерируют высококачественный контент (например, копии, обзоры, истории и т. д.) с помощью большой модели, чтобы оценить генеративные возможности модели и повысить эффективность и качество создания контента.