Evals: OpenAI アイテムを評価するためのフレームワークとベンチマークのレジストリ

Evals は、OpenAI アイテムを評価するためのフレームワークであり、ベンチマークの開始提供レジストリです。

Evals を使用して、次のような評価を提供およびダッシュすることもできます。

データセットを使用してプロンプトを生成し、

によって提供される通常の補完を測定します。 OpenAI モデル、および

さまざまなデータセットとアイテム全体のパフォーマンスを評価します。

Evals では、想像できる限り少ないコードを記述しながら、eval を提供することを想像できるほど簡単に作成することを目指しています。開始するには、次のステップ を繰り返すことを発見することをお勧めします:

このドキュメントで学習し、の下にあるセットアップ手順を見つけてください。 . 既存の eval をダッシュできる青写真を教えてください: ダッシュ-evals.md. 新しい評価テンプレートに慣れてください: eval-templates.md.

eval を構築するための計画をたどります: produce-eval.md custom eval の常識を押し付ける例を見てみましょう: custom-eval.md .

あなたがおそらく関連する評価を維持するのを見たときはいつでも、あなたの貢献とともにPRを始めてください. OpenAI ワーカーは、今後のアイテムの機能強化について知りたいときに、これらの評価を積極的に概観します。

🚨 ほんの少しの間、私たちは優れた品質評価に貢献したアメリカ人にGPT-4エントリーを許可する可能性を考え出すつもりです. 上記の説明と、金切り声のメールや低品質の投稿はスキップされるという既存の指示を見つけてください

への Web エントリは、認定された評価に関連付けられた電子メールハンドルに付与されます。大量の結果、プルクイズ用にぼろぼろのメール以外のメールに参加を許可することはできません.

設定

eval をダッシュするには、リージョンを上げて OpenAI API キーを指定することをお勧めします。また、https://platform.openai.com/fable/ で生成することもできます。 API キー。 API キーを組み立てたら、OPENAI_API_KEY 大気変数。 の提案はご容赦ください*)evals を操作する際に API を使用することに関連するコスト

評価のダウンロード

Evals レジストリは Git-LFS 。ダウンロードしてインストールした LFS を維持する場合は、次のように eval をスコア付けすることもできます:

git lfs スコア –all git lfs pull

 テイク評価のために情報を採点したいという欲求も正しいでしょう。 また、これを次のように組み立てます: 
 git lfsスコア --consist of=evals/registry/information/${your eval} git lfs プル  評価を行う eval を増やしている疑いがない場合はいつでも、GitHub から直接このレポを複製し、次の描写を使用して要件に挿入することをお勧めします: 
 The Employed of 
 -e 、eval に対して作成した調整は、rei を行わなくてもそのまま反映されます。   ワーキング評価  洗練された eval を作成して貢献したくないが、単にコミュニティでダッシュしたい場合はいつでも、pip を介して evals バンドルをインストールすることができます: 
  評価結果を Snowflake データベースに記録するオプションを提供しています。 この選択では、SNOWFLAKE_ACCOUNT,  SNOWFLAKE_DATABASE , SNOWFLAKE_USERNAME 、 と SNOWFLAKE_PASSWORD 大気変数.
   FAQ あなたがおそらくもよく維持するであろう昇格アウトの例open から care of out を利用するために、どのように eval を生成することができますか?
  
もちろんです! これらは  の例  フォルダ。 さらに、produce-eval.md まで繰り返し読んで、これらの例で何が起こっているかをより深く考えてください。   もちろん！ 明示的には、leer evals/registry/evals/coqa.yaml。   の実装された小さなサブセットを維持します。 提供するさまざまな評価テンプレートの CoQA データセットは、バリエーションを示しています。  情報を変更しましたが、実際には評価を操作するときに反映されていません。何が起こっているのですか?
  あなたの情報は /tmp/filecache。 このキャッシュを根絶して、評価を再実行してみてください。 
 大量のコードがあり、すぐに評価を行いたいという欲求を修正します。 仕える？ または、
 グローバル級の即戦力エンジニアです。 コーディングをしないように相互作用があります。 自分の情報を投稿するにはどうすればよいですか?
  既存の eval テンプレート を使用して、同一の以前の評価またはモデル グレードの評価を提供するために、作成した評価コードを少しでも書き留める必要はありません。 あなたの情報を JSON 形式で提供し、YAML で eval パラメーターを指定してください。  produce-eval.md は、これらの手順を順を追って説明します。これらの手順を  の例  フォルダーを作成して、フラッシュのように起動できるようにします。 正直な評価には、慎重な信念と厳格な実験が必然的に必要になると仮定しても、提案を保持してください! 
 
  免責事項 評価に貢献することにより、あなたは評価の常識と情報を同一の条件の下で捏造することに同意したことになります。このリポジトリとして MIT ライセンス。 評価に不規則な情報を追加するために、設計図として十分な権利を維持することが重要です。  OpenAI は、当社の製品に対する将来のプロバイダーの機能強化にこの情報を採用することを素晴らしいと考えています。  OpenAI Evals への貢献は、従来の使用保険ポリシーの対象となります: 
https://platform.openai.com/clinical doctor/usage-insurance policies.
 

𝚆𝚊𝚝𝚌𝚑 𝙽𝙾𝚆 📺

評価のダウンロード

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