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AutoArena: 用于使用 LLM 评审者进行生成式 AI 系统自动化对比评估的开源工具。

今天笨小兔分享一个用于使用 LLM 评审者进行生成式 AI 系统自动化对比评估的开源工具。AutoArena:属于AI测试,大语言模型 LLMs,开源AI模型,AI开发者工具等方面AI工具。

用于使用 LLM 评审者进行生成式 AI 系统自动化对比评估的开源工具。

AutoArena官网网址

点击访问:AutoArena

AutoArena: AutoArena 是一个开源工具,旨在使用 LLM 评审者自动化评估生成式 AI 系统的对比。它允许用户快速、准确地生成比较不同 LLM、RAG 设置或提示变体的排行榜。用户可以根据具体需求微调自定义评审者。AutoArena 通过自动化的对抗评判,促进了对 LLM、RAG 系统和生成性 AI 应用的可信评估。

什么是AutoArena?

AutoArena 是一个开源工具,旨在使用 LLM 评审者自动化评估生成式 AI 系统的对比。它允许用户快速、准确地生成比较不同 LLM、RAG 设置或提示变体的排行榜。用户可以根据具体需求微调自定义评审者。AutoArena 通过自动化的对抗评判,促进了对 LLM、RAG 系统和生成性 AI 应用的可信评估。

如何使用 AutoArena?

使用 `pip install autoarena` 在本地安装 AutoArena。定义您的输入(用户提示)和输出(模型响应),然后使用该工具运行对比评估,由 LLM 评审者对您的系统进行排名。可通过 autoarena.app 在 AutoArena Cloud 上与团队成员协作。

AutoArena 的核心功能

  • 使用 LLM 评审者进行自动化对抗评估
  • 生成比较 LLM、RAG 设置和提示变体的排行榜
  • 自定义评审者的微调
  • 计算 Elo 分数和置信区间
  • 与 GitHub 集成以支持 CI/CD
  • 处理并行化、随机化和速率限制

AutoArena 的使用案例

  • #1评估不同的 LLM,以确定特定任务的最佳模型。
  • #2比较各种 RAG 设置,以优化检索和生成性能。
  • #3测试不同的提示变体,以确定最有效的提示。
  • #4在 CI 中阻止坏的提示变更、预处理或后处理更新,或 RAG 系统的更新。
  • #5跟踪新系统版本与旧版本的性能改进。

关于AutoArena更多信息

AutoArena 价格

开源版

免费

对 Apache-2.0 许可的 AutoArena 应用程序的无限制访问。适合学生、研究人员、爱好者和非营利组织。自行托管。

专业版

$60 / 用户 / 月

包括开源版的所有功能。在云托管的 autoarena.app 上团队协作。访问经过微调的评审模型,准确性比基础基础模型 API 超过 10%。两周免费试用。

企业版

联系洽谈

包含专业版的所有功能。支持在您的 AWS、GCP、Azure 或内部基础设施上进行私人本地部署。支持单点登录和企业访问控制。优先处理功能请求、错误修复和产品路线图协作。企业发票和付款选项。

如需要最新的产品价格, 请访问这个链接查询最新价格: https://www.autoarena.app/#pricing

AutoArena常见问题

下面是大家比较关心的一些问题解答。

什么是AutoArena?

AutoArena 是一个开源工具,旨在使用 LLM 评审者自动化评估生成式 AI 系统的对比。它允许用户快速、准确地生成比较不同 LLM、RAG 设置或提示变体的排行榜。用户可以根据具体需求微调自定义评审者。AutoArena 通过自动化的对抗评判,促进了对 LLM、RAG 系统和生成性 AI 应用的可信评估。

如何使用 AutoArena?

使用 `pip install autoarena` 在本地安装 AutoArena。定义您的输入(用户提示)和输出(模型响应),然后使用该工具运行对比评估,由 LLM 评审者对您的系统进行排名。可通过 autoarena.app 在 AutoArena Cloud 上与团队成员协作。

什么是 AutoArena?

AutoArena 是一个开源工具,自动化使用 LLM 评审者进行对抗评估,以对生成式 AI 系统进行排序。

如何安装 AutoArena?

本地安装使用 `pip install autoarena`。

我可以使用 AutoArena 评价哪些类型的模型?

您可以评估 LLM、RAG 系统和生成式 AI 应用。

我可以使用自己的评审模型吗?

是的,您可以使用来自 OpenAI、Anthropic、Cohere、Google、Together AI 或者在本地运行的开源权重评审模型。您还可以微调自定义评审模型。

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