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专项答题从未成功
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各关键骨骼点得分均低于0.1
[https://github.com/justplus/llm-eval](https://github.com/justplus/llm-eval) 数据集管理，尤其是自定义数据集管理至关重要，因此基于evalscope做了个界面化的版本，欢迎star并本地部署给团队使用。 **支持主观题、客观题、RAG的效果评估和性能评估。 对自定义数据集及自定义指标做了基于jinja2的扩展，可以更灵活的使用自定义数据集。** 🎯 评估能力 多基准支持：内置主流评估基准，支持自定义评估标准 智能评分：基于大模型的自动评分系统，支持多种评分策略 数据集管理：支持QA、MCQ、RAG、自定义格式数据集的上传和管理 批量评估：高效的批量评估处理，支持并发执行 📊 性能测试 压力测试：支持并发性能测试，全面评估模型服务性能 指标分析：详细的性能指标统计，包括延迟、吞吐量等关键指标 可视化报告：直观的性能数据展示和分析报告 🛠 管理功能 模型管理：统一管理多个LLM模型，支持API配置和密钥管理 用户权限：完善的用户权限控制，支持多用户协作 结果导出：支持评估结果导出为Excel等格式 🚀 Comming Soon 大模型安全评估(价值观对齐 + prompt诱导) 感谢evalscope框架出色的工作！
Great job! Currently, the training script only includes the basic training scripts for LLaVA-NeXT. May I ask when the audio-to-audio training pipeline will be released?
The generated results are very long and redundant — why not switch to another format, like YAML or something?