该框架通过四个不同的数据集评估 LLM。最终得分是每个数据集得分的累积。以下是参数：
MMLU -这是一项综合测试，用于评估文本模型的多任务精度。它涵盖 57 种不同的任务，包括美国历史、数学、法律等科目。
TruthfulQA——该测试评估模型创建准确答案的倾向，并跳过生成网上常见的虚假信息。
HellaSwag——这是一项测试，挑战最先进的模型做出人类容易做出的常识性推断，准确率达到 95%。
部署 LLM
最后，是时候在生产环境中部署 LLM 了。
您可以选择无服 加纳 WhatsApp 数据 务器技术（例如 AWS Lambda 或 Google Cloud Functions）将模型部署为 Web 服务。此外，您还可以使用容器化技术（例如 Docker）将我们的模型及其依赖项打包在单个容器中。
是时候更进一步了！
ChatGPT 和 Google 的 PaLM 等大型语言模型已席卷人工智能领域。不过，大多数公司尚未在训练这些模型方面取得任何进展，仅依赖少数几家科技巨头作为技术提供商。
如果您也处于原点，并计划继续前行，我们将为您付出更多的努力。
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