CARES是一个全面的评估框架，用于评估医疗大视觉语言模型（Med-LVLMs）的可信度。该框架的目标是确保这些模型能够在医疗环境中提供可靠且准确的结果。就像其他的人工智能模型一样，医疗大视觉语言模型的可信度是其成...

AI2发布了一个完全开放的语言模型训练框架，名为OLMo。该模型提供全面的资源，包括完整的训练数据、模型权重、训练和评估代码、每个模型超过500个检查点，以及未来的微调代码，所有这些都遵循Apache 2.0许可证。这些...

DeepEval是一款全能的LLM应用评估框架，可让用户轻松识别和迭代不令人满意的LLM输出。它目前提供了14+种评估指标，如幻觉、摘要、G-Eval、RAGAS等，供用户以Pytest样式或组件化方式评估整个数据集。