一个医疗大语言模型的综合评测框架，具有以下三大特点：

一个医疗大语言模型的综合评测框架，具有以下三大特点： 1.大规模综合性能评测：GenMedicalEval构建了一个覆盖16大主要科室、3个医生培养阶段、6种医学临床应用场景、基于40，000+道医学考试真题和55，000+三甲医院患者病历构建的总计100,000+例医疗评测数据。这一数据集从医学基础知识、临床应用、安全规范等层面全面评估大模型在真实医疗复杂情境中的整体性能，弥补了现有评测基准未能覆盖医学实践中众多实际挑战的不足。 2.深入细分的多维度场景评估：GenMedicalEval融合了医师的临床笔记与医学影像资料，围绕检查、诊断、治疗等关键医疗场景，构建了一系列多样化和主题丰富的生成式评估题目，为现有问答式评测模拟真实临床环境的开放式诊疗流程提供了有力补充。 3.创新性的开放式评估指标和自动化评估模型：为解决开放式生成任务缺乏有效评估指标的难题，GenMedicalEval采用先进的结构化抽取和术语对齐技术，构建了一套创新的生成式评估指标体系，这一体系能够精确衡量生成答案的医学知识准确性。进一步地，基于自建知识库训练了与人工评价相关性较高的医疗自动评估模型，提供多维度医疗评分和评价理由。这一模型的特点是无数据泄露和自主可控，相较于GPT-4等其他模型，具有独特优势。 | #框架

开源的基础模型能力评测框架，提供了一套轻量级、易于使用的评测体系，支持主流大模型的性能评估。

开源的基础模型能力评测框架，提供了一套轻量级、易于使用的评测体系，支持主流大模型的性能评估。 其主要特点如下： 轻量易用的评估框架：无缝设计，界面直观，依赖性极小，部署轻松，可扩展性极佳，适应多样化评估场景。 评估方式灵活多样：支持统一提示模板，评估指标丰富，可个性化定制，满足特定需求。 高效、快速的推理部署：支持torch、vLLM等多种模型部署策略，实现多实例部署，实现快速评估流程。 公开透明的开源排行榜：维护开放、可追溯、可复制的评估排行榜，由社区更新驱动，以确保透明度和可信度。 官方权威评测数据：采用广泛认可的官方评测集，确保评测的公平性和标准化，确保结果具有可比性和可重复性。 全面而广泛的模型支持：为广泛的模型提供支持，包括来自 Huggingface 开源存储库的模型和个人训练的模型，确保全面的覆盖范围。 | #框架

小米大语言模型 MiLM 正式通过大模型备案

小米大语言模型 MiLM 正式通过大模型备案 据小米公司官微，小米大语言模型 MiLM正式通过大模型备案，小米大模型将逐步应用于小米汽车、手机、智能家居等产品中。 标签: #小米 #AI #LMM 频道: @GodlyNews1 投稿: @GodlyNewsBot

中文AI能力评测发布，即通用大模型综合性基准。

中文AI能力评测发布，即中文通用大模型综合性基准。 这是针对中文可用的通用大模型的一个测评基准。 它主要回答的问题是：在当前通用大模型大力发展的背景下，中文大模型的效果情况，包括但不限于"这些模型不同任务的效果情况"、"相较于国际上的代表性模型做到了什么程度"、 "这些模型与人类的效果对比如何"。

小米大语言模型 MiLM 正式通过大模型备案

小米大语言模型 MiLM 正式通过大模型备案 5月16日，据小米公司微博消息，小米大语言模型 MiLM 正式通过大模型备案。小米公司表示，小米大模型将逐步应用于小米汽车、手机、智能家居等产品中。后续也将面向更多用户开放体验。据悉，小米大语言模型以轻量化和本地部署为突破口，通过端云结合，实现设备和场景之间的互联，为“人车家全生态”战略赋能。

大语言模型（LLM）微调技术笔记 || #笔记

大语言模型（LLM）微调技术笔记 || #笔记 在预训练后，大模型可以获得解决各种任务的通用能力。然而，越来越多的研究表明，大语言模型的能力可以根据特定目标进一步调整。这就是微调技术，目前主要有两种微调大模型的方法 1：指令微调，目标是增强（或解锁）大语言模型的能力。 2：对齐微调，目标是将大语言模型的行为与人类的价值观或偏好对齐。