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chinese-llm-benchmark:ReLE评测(原名CLiB)是一个持续更新的中文AI大模型能力评测项目,已覆盖337个商用及开源大模型。它提供多维度能力评测和综合排行榜,并包含超200万的大模型缺陷库,以帮助社区研究和改进模型。;on-policy:该存储库实现了MAPPO,一种PPO的多智能体变体,广泛应用于合作多智能体游戏和研究。它为星际争霸II、花火和谷歌足球等多种多智能体环境提供了健壮的实现,并附有详细的训练脚本和超参数指南。

01

简评

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chinese-llm-benchmarkLLM Infra · ★ 6.5k

对比和选择特定应用场景下表现最佳的大模型。

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合作多智能体强化学习的研究与实验

02

并排对比

字段
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分类
大模型基础设施
大模型基础设施
Stars
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许可证
—
MIT
安装方式
git clone https://github.com/jeinlee1991/chinese-llm-benchmark.git
pip install -e .
更新时间
1天前
2年前
开源
是
是
标签
大模型评测, 中文大模型, AI基准测试
多智能体强化学习, PPO, MAPPO
03

功能特性

chinese-llm-benchmark logochinese-llm-benchmark
01广泛覆盖337+个商用及开源中文大模型。
02支持教育、医疗等7大领域及约300个细分维度的多维度能力评测。
03提供全面细致的各类能力排行榜。
04拥有超200万的大模型缺陷库,便于研究分析和改进大模型。
05为私有大模型提供免费评测服务和定制化选型支持。
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01MAPPO(多智能体PPO)的实现
02支持多样化的多智能体环境(如星际争霸II、花火)
03提供各种场景的即用型训练脚本
04详细的超参数指导和最新结果
05默认支持智能体间的共享策略
04

使用场景

chinese-llm-benchmark logochinese-llm-benchmark
↳对比和选择特定应用场景下表现最佳的大模型。
↳发现并改进大语言模型的能力缺陷。
↳对私有或定制化大模型进行基准测试,以优化性能和成本。
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↳合作多智能体强化学习的研究与实验
↳评估PPO在多智能体强化学习场景中的有效性
↳为星际争霸II和花火等流行多智能体游戏训练AI智能体
05

适合场景

chinese-llm-benchmark logochinese-llm-benchmark
必备神器时下流行
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—
FAQ

常见问题

chinese-llm-benchmark 和 on-policy 有什么区别?
chinese-llm-benchmark 和 on-policy 都属于 LLM Infra 类别。chinese-llm-benchmark 有 6.5k Stars,on-policy 有 2.1k Stars。
chinese-llm-benchmark 和 on-policy 哪个更好?
最佳选择取决于你的具体需求。对比和选择特定应用场景下表现最佳的大模型。 时选 chinese-llm-benchmark,合作多智能体强化学习的研究与实验 时选 on-policy。
chinese-llm-benchmark 是免费的吗?
是的,chinese-llm-benchmark 在 GitHub 开源。
on-policy 是免费的吗?
是的,on-policy 在 GitHub 开源(MIT)。
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