論文の概要: Evalverse: Unified and Accessible Library for Large Language Model Evaluation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.00943v2
• Date: Mon, 07 Oct 2024 02:47:36 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-08 13:43:05.755792
• Title: Evalverse: Unified and Accessible Library for Large Language Model Evaluation
• Title（参考訳）: Evalverse: 大規模言語モデル評価のための統一かつアクセシブルなライブラリ
• Authors: Jihoo Kim, Wonho Song, Dahyun Kim, Yunsu Kim, Yungi Kim, Chanjun Park,
• Abstract要約: EvalverseはLarge Language Models (LLMs) の評価を効率化する新しいライブラリである。 Evalverseは、人工知能に関する限られた知識を持つ個人がLLMの評価を簡単に要求し、詳細な報告を受け取ることを可能にする。 Evalverseのデモビデオを公開し、その機能と実装を2分間のフォーマットで示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.49602675597486
• License:
• Abstract: This paper introduces Evalverse, a novel library that streamlines the evaluation of Large Language Models (LLMs) by unifying disparate evaluation tools into a single, user-friendly framework. Evalverse enables individuals with limited knowledge of artificial intelligence to easily request LLM evaluations and receive detailed reports, facilitated by an integration with communication platforms like Slack. Thus, Evalverse serves as a powerful tool for the comprehensive assessment of LLMs, offering both researchers and practitioners a centralized and easily accessible evaluation framework. Finally, we also provide a demo video for Evalverse, showcasing its capabilities and implementation in a two-minute format.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,異なる評価ツールを単一のユーザフレンドリーなフレームワークに統合することにより,LLM(Large Language Models)の評価を効率化する新しいライブラリであるEvalverseを紹介する。 Evalverseは、人工知能に関する限られた知識を持つ個人が、LLM評価を簡単に要求し、Slackのようなコミュニケーションプラットフォームとの統合によって促進される詳細なレポートを受け取ることを可能にする。 このように、EvalverseはLLMを総合的に評価するための強力なツールとして機能し、研究者と実践者の両方に、集中的で容易にアクセス可能な評価フレームワークを提供する。 最後に、Evalverseのデモビデオを提供し、その機能と実装を2分間のフォーマットで示す。

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