司南 OpenCompass 九月大语言模型评测榜单启动召集,欢迎新合作厂商申请评测

news2024/9/20 17:51:58

主要概览

司南 OpenCompass 大语言模型官方自建榜单(9 月榜)评测拟定于 10 月上旬发布,现诚挚邀请新加入的合作方参与评测。本次评测围绕强化能力维度,全面覆盖语言、推理、知识、代码、数学、指令跟随、智能体等七大关键领域,进一步细化评测颗粒度,确保模型能力的精准衡量,并提供客观、全面的评测结果,为评估当前技术水平、牵引产品研发、支撑行业应用提供抓手。诚挚欢迎新加入的模型厂商、组织机构申请参与评测,共同推动大模型技术的发展与创新。

评测维度

司南 OpenCompass 大语言模型官方自建评测榜单,综合评估商业 API 模型和开源模型在 语言、推理、知识、代码、数学、指令跟随、智能体七大能力维度,这七个维度可以被进一步细分为包括自然语言处理、理工科知识、常识推理、数值计算能力、代码续写、算法面试、高等数学、通用工具调用等十余项细分任务,力图对行业开源模型和商业 API 模型进行全面评测分析。

评测模型类型

开源模型

开源模型参与榜单评测,请提供 Hugging Face 或 ModelScope 公开模型权重仓库链接

已提供商业化服务,可访问的 API 模型

  • API 模型参与评测,提供 API 网址链接,并写明模型版本

  • 若为 API 模型,请务必提前向 OpenCompass 提交 PullRequest,加入贵司 API 的实现,可以参考类似实现 https://github.com/open-compass/opencompass/tree/main/configs/api_examples

申请方法

新加入的模型厂商、组织机构可在 9 月 25 日 前写邮件至 opencompass@pjlab.org.cn 申请评测。请在邮件内附上下述信息,以便我们尽快与您对接。邮件内容需包括:

  • 申请单位信息

  • 模型简介

  • 联系人和所属部门

  • 联系方式

  • 模型类型

  • 该模型类型对应需要提供的信息

    (详见:评测模型类型)

*已经提供对外服务且参与过司南评测的模型,司南后续更新榜单时默认对最新版本模型进行评测。

注意事项

  1. 大语言模型官方自建榜评测榜单将于 2024 年 10 月上旬发布 2024 年 9 月榜单

  2. 新模型厂商若想参与该月榜单评测,可在当月25日前申请加入司南 OpenCompass 月度评测榜单

  3. 加入司南 OpenCompass 评测的结果默认公开;已经提供对外服务且参与过评测的模型,后续更新榜单时默认进行评测

  4. 仅支持开源或对外提供 API 服务商业化模型(内部迭代研发模型暂不支持评测)

联系我们

更多信息可参考:

司南 OpenCompass 榜单建设及发布规则(https://opencompass.org.cn/rule)

申请本次评测参与或有任何疑问,请联系:opencompass@pjlab.org.cn

OpenCompass 司南评测体系主要包括以下三大模块,欢迎大家使用。

1. 评测工具链体系 CompassKit,不仅提供完整的开源可复现评测代码,更提供了丰富的模型支持和高效的分布式评测策略。

开源地址:

https://github.com/open-compass

2. 高质量评测基准社区 CompassHub,面向大模型能力评测开源开放的基准社区,提供海量的面向不同能力维度和行业场景的评测基准。

社区地址:

https://hub.opencompass.org.cn/home

3. 权威评测榜单 CompassRank,作为 OpenCompass 中各类榜单的承载平台,CompassRank 不受任何商业利益干扰,保持中立性。

榜单地址:

https://rank.opencompass.org.cn/home

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.coloradmin.cn/o/2149569.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

相关文章

layui时间选择器选择周 日月季度年

<!-- layui框架样式 --><link type"text/css" href"/static/plugins/layui/css/layui.css" rel"stylesheet" /><!-- layui框架js --><script type"text/javascript" src"/static/plugins/layui/layui.js&qu…

【LeetCode】每日一题 2024_9_20 统计特殊整数(数位 DP)

前言 每天和你一起刷 LeetCode 每日一题~ LeetCode 启动&#xff01; 题目&#xff1a;统计特殊整数 代码与解题思路 func countSpecialNumbers(n int) int { // 今天的题目是数位 DP&#xff0c;我不会做&#xff0c;所以现场学习了一下灵神的数位 DP 模版s : strconv.Itoa…

11个推特大V发文推广的数据分析技巧

社交媒体已经成为了现代社会中不可或缺的一部分&#xff0c;而推特作为其中的重要一员&#xff0c;吸引了许多用户。对于那些成千上万的粉丝拥有者&#xff08;也被称为“大V”&#xff09;&#xff0c;他们能够有效地利用推特平台&#xff0c;推广自己的观点和产品。我们将介绍…

让医院更智慧,让决策更容易

依托数字孪生技术&#xff0c;赋能智慧医院&#xff0c;对使用者和决策者带来了众多的优势。数字孪生技术是将物理实体与数字模型相结合&#xff0c;实现实时监测、仿真预测和智能决策的一种先进技术。在智慧医院中应用数字孪生技术&#xff0c;不仅可以提升医疗服务的质量和效…

阿里云容器服务Kubernetes部署新服务

这里部署的是前端项目 1.登录控制台-选择集群 2.选择无状态-命名空间-使用镜像创建 3.填写相关信息 应用基本信息&#xff1a; 容器配置&#xff1a; 高级配置&#xff1a; 创建成功后就可以通过30006端口访问项目了

XML:DOM4j解析XML

XML简介&#xff1a; 什么是XML&#xff1a;XML 是独立于软件和硬件的信息传输工具。 XML 的设计宗旨是传输数据&#xff0c;而不是显示数据。XML 标签没有被预定义。您需要自行定义标签。XML不会做任何事情&#xff0c;XML被设计用来结构化、存储以及传输信息。 XML可以发明…

再次理解UDP协议

一、再谈端口号 在 TCP / IP 协议中&#xff0c;用 "源 IP", "源端口号", "目的 IP", "目的端口号", "协议号" 这样一个五元组来标识一个通信(可以通过 netstat -n 查看) 我们需要端口号到进程的唯一性&#xff0c;所以一个…

工业控制系统等保2.0定级备案经验分享

工业控制系统和传统IT系统有所差异&#xff0c;须单独划分定级对象 工业控制系统定级时将现场采集/执行、现场控制和过程控制等要素应作为一个整体对象定级&#xff0c;各要素不单独定级&#xff1b;生产管理要素可单独定级。对于大型工业控制系统&#xff0c;可以根据系统功能…

Node-red 某一时间范围内满足条件的数据只返回一次

厂子里有个业务需求增加一段逻辑&#xff0c;根据点位数值&#xff0c;判断是否让mes执行之后的逻辑。 网关采集周期5s/次&#xff0c;及数据上报周期5s/次; iot通过网关写入时间为8s左右&#xff1b; 同类设备共用一条规则链&#xff1b; 想当触发条件时修改”完成上传“不…

SimpleAISearch:C# + DuckDuckGo 实现简单的AI搜索

最近AI搜索很火爆&#xff0c;有Perplexity、秘塔AI、MindSearch、Perplexica、memfree、khoj等等。 在使用大语言模型的过程中&#xff0c;或许你也遇到了这种局限&#xff0c;就是无法获取网上最新的信息&#xff0c;导致回答的内容不是基于最新的信息&#xff0c;为了解决这…

[Linux#55][网络协议] 序列化与反序列化 | TcpCalculate为例

目录 1. 理解协议 1.1 结构化数据的传输 序列化与反序列化 代码感知&#xff1a; Request 类 1. 构造函数 2. 序列化函数&#xff1a;Serialize() 3. 反序列化函数&#xff1a;DeSerialize() 补充 4. 成员变量 Response 类 1. 构造函数 2. 序列化函数&#xff1a;…

力扣 中等 2300.咒语和药水的成功对数

文章目录 题目介绍解法 题目介绍 解法 class Solution {public int[] successfulPairs(int[] spells, int[] potions, long success){Arrays.sort(potions);int n spells.length, m potions.length;int[] pairs new int[n];for (int i 0; i < n; i) {int left 0, righ…

无消息传递的图变换器中的图归纳偏差

人工智能咨询培训老师叶梓 转载标明出处 在处理小规模数据集时&#xff0c;图变换器的性能通常不尽如人意&#xff0c;特别是在需要明显的归纳偏好时。为了引入这些偏好&#xff0c;早期的图变换器一般会利用消息传递组件或位置编码。然而&#xff0c;依赖消息传递的图变换器在…

C# AutoResetEvent ManualResetEvent Mutex 对比

三个函数功能类似&#xff0c;都是线程同步的主要函数。但在使用上有一些差别。 关于代码的使用&#xff0c;帖子很多。形象的用图来描述一下。

【Meta分析】IF=12.1!人工智能预测模型Meta分析怎么做?

预测模型的Meta分析 人工智能&#xff08;AI&#xff09;是计算机科学的一个重要分支&#xff0c;其主要目标是让算法执行通常由人类完成的任务。机器学习是指一组允许算法从数据中学习并自我优化的技术&#xff0c;而无需明确编程。深度学习这一术语常与机器学习互换使用&…

怿星设计分享丨设计师与AI的情感化HMI

在当今科技迅速发展的时代背景下&#xff0c;人机交互&#xff08;HMI&#xff09;的设计正从传统的功能性层面转向更加注重用户体验与情感交流的方向。设计师们不再仅仅关注界面的功能性&#xff0c;而是更加重视如何通过设计传递情感&#xff0c;使用户在使用产品时能够感受到…

EsDA,一站式嵌入式软件

EsDA是一套面向工业智能物联领域的嵌入式系统设计自动化工具集&#xff0c;包含实时操作系统AWorksLP、低代码开发平台AWStudio、资源管理平台AXPI、跨平台GUI引擎AWTK和云服务平台ZWS&#xff0c;旨在提高嵌入式软件开发的效率、性能和可扩展性。 EsDA全称是嵌入式系统设计自动…

回归预测|基于饥饿游戏搜索优化随机森林的数据回归预测Matlab程序HGS-RF 多特征输入单输出 高引用先用先创新

回归预测|基于饥饿游戏搜索优化随机森林的数据回归预测Matlab程序HGS-RF 多特征输入单输出 高引用先用先创新 文章目录 一、基本原理1. 饥饿游戏搜索优化算法&#xff08;HGS&#xff09;简介2. 随机森林&#xff08;RF&#xff09;简介3. HGS-RF回归预测流程1. 初始化2. 随机森…

三维手势 handpose 3D RGB 手势3D建模 三维建模-手势舞 >> DataBall

请关注即将发布 handpose x plus 项目 三维手势 handpose 3D RGB 单目相机手势识别 手语 歌曲 Friends 手势检测 手势3D建模 三维建模 咨询合作 DataBall 项目&#xff0c;欢迎加以下微信。 助力快速掌握数据集的信息和使用方式。

sourceTree保姆级教程7:(合并某次提交)

在日常开发过程中&#xff0c;大家有时候并非都是在同一个分支进行开发&#xff0c;可能存在多人的情况下开发。根据上线的需求依次提交代码。当然也可能存在交叉提交的情况。此时应如何在master分支去合并具体某一次的提交呢&#xff1f;下面就开始了&#xff1a; 1.打开本地…