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企业场景排行榜简介:现实世界用例排行榜

今天,Patronus 团队很高兴向社区发布我们与 Hugging Face 合作完成的、基于 Hugging Face 排行榜模板构建的、新的企业场景排行榜。 本排行榜旨在评估语言模型在企业现实用例中的性能。目前已支持 6 类任务,涵盖: 金融、法律保密、创意写作、客服对话、毒性以及企业 PII。 我们从准确度、吸引度、毒性、相关性以及企业 PII 等各个不同方面来衡量模型的性能。 Gradio: PatronusAI/leaderboard 为什么需要一个针对现实用例的排行榜? 当前,大多数 LLM 基准使用的是学术任务及学术数据集,这些任务和数据集已被证明在比较模型在受限环境中的性能方面非常有用。然而,我们也看到,企业用例跟学术用例通常有较大的区别。因此,我们相信,设计一个专注于现实世界、企业用例 (如财务问题问答或客服互动等) 的 LLM 排行榜也十分有必要。于是,我们通过总结与不同垂域的 LLM 公司的交流,选择了一组与企业级业务相关的任务和数据集,设计了本排行榜。我们希望如果有用户想要尝试了解在自己的实际应用中如何进行模型选择,本排行榜能够成为 TA 的起点。 最近还存在...

每日一博 | 句子嵌入:交叉编码和重排序

这个系列目的是揭开嵌入的神秘面纱,并展示如何在你的项目中使用它们。第一篇博客介绍了如何使用和扩展开源嵌入模型,选择现有的模型,当前的评价方法,以及生态系统的发展状态。第二篇博客将会更一步深入嵌入并解释双向编码和交叉编码的区别。进一步我们将了解 检索和重排序 的理论。我们会构建一个工具,它可以来回答大约 400 篇 AI 的论文的问题。我们会在末尾大致讨论一下两个不同的论文。 你可以在这里阅读,或者通过点击左上角的图标在 Google Colab 中运行。现在我们正式开始学习! 简短概述 Sentence Transformers 支持两种类型的模型: Bi-encoders 和 Cross-encoders。Bi-encoders 更快更可扩展,但 Cross-encoders 更准确。虽然两者都处理类似的高水平任务,但何时使用一个而不是另一个是相当不同的。Bi-encoders 更适合搜索,而 Cross-encoders 更适合分类和高精度排序。下面讲下细节 介绍 我们之前见过的模型都是双向编码器。双向编码器将输入文本编码成固定长度的向量。当我们计算两个句子的相似性时,我们通常将两...

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马里奥是站在游戏界顶峰的超人气多面角色。马里奥靠吃蘑菇成长,特征是大鼻子、头戴帽子、身穿背带裤,还留着胡子。与他的双胞胎兄弟路易基一起,长年担任任天堂的招牌角色。

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