一种面向大模型的评估方法

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一种面向大模型的评估方法
申请号:CN202411016872
申请日期:2024-07-29
公开号:CN118551191B
公开日期:2024-10-15
类型:发明专利
摘要
本发明公开了一种面向大模型评估的整体步骤、模型调用及数据集加载方法,包括S1、设定评测参数;S2、解析接收到的待评测模型的名称,通过预设的解析规则获取模型的详细标识、权重保存路径以及确定待评测的任务类型和所需数据集的详细信息;S3、根据解析得到的信息,调用模型加载功能,加载指定模型及其权重;S4、调用数据集加载功能,根据解析得到的数据集名称、模型权重路径和数据集路径;S5、利用步骤S3中配置好的模型接口,对步骤S4中准备好的数据集执行评测算法,评估模型在指定任务上的性能;S6、收集和拼接所有评测结果。本发明能够有效解决大模型评测中的多种挑战,为深度学习模型的研究和应用提供了重要的技术支持。
技术关键词
解析算法 文件系统 集成策略 标识 注意力机制 多模型 实时数据 场景 深度学习模型 接口 动态 参数 分析工具 代表 多模态 报告 格式
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