基准测试

hhhhhlt6 天前
论文阅读·chatgpt·基准测试·代码大模型·humaneval+·evalplus
【代码大模型】Is Your Code Generated by ChatGPT Really Correct?论文阅读key word: evaluation framework, LLM-synthesized code, benchmark
网络研究院9 天前
容器·工具·基准测试·安全态势
Am I Isolated:一款安全态势基准测试工具基于Rust的容器运行时扫描器作为一个容器运行,检测用户容器运行时隔离中的漏洞。它还提供指导,帮助用户改善运行时环境,以提供更强的隔离保证。
ღCauchyོꦿ࿐3 个月前
golang·单元测试·基准测试
【Go 快速入门】Go Test 工具 | 单元测试 | 基准测试本节项目地址:07-UnitTestBenchmarkTestGo语言中的测试依赖go test,该命令是一个按照一定约定和组织的测试代码的驱动程序。在包目录内,所有以_test.go为后缀名的源代码文件都是go test测试的一部分,不会被go build编译到最终的可执行文件中。
HuggingFace5 个月前
文本生成·基准测试
TGI 基准测试本文主要探讨 TGI 的小兄弟 - TGI 基准测试工具。它能帮助我们超越简单的吞吐量指标,对 TGI 进行更全面的性能剖析,以更好地了解如何根据实际需求对服务进行调优并按需作出最佳的权衡及决策。如果你曾觉得 LLM 服务部署成本太高,或者你想对部署进行调优,那么本文很适合你!
HuggingFace7 个月前
基准测试·医疗大模型·医疗大模型排行榜
开源医疗大模型排行榜: 健康领域大模型基准测试多年来,大型语言模型 (LLMs) 已经发展成为一项具有巨大潜力,能够彻底改变医疗行业各个方面的开创性技术。这些模型,如 GPT-3,GPT-4 和 Med-PaLM 2,在理解和生成类人文本方面表现出了卓越的能力,使它们成为处理复杂医疗任务和改善病人护理的宝贵工具。它们在多种医疗应用中显示出巨大的前景,如医疗问答 (QA) 、对话系统和文本生成。此外,随着电子健康记录 (EHRs) 、医学文献和病人生成数据的指数级增长,LLMs 可以帮助医疗专业人员提取宝贵见解并做出明智的决策。
独上西楼影三人8 个月前
数据库·mysql·benchmark·基准测试·sysbench·oltp
【SysBench】OLTP 基准测试示例本文采用 MySQL 沙盒实例作为测试目标,使用 sysbench-1.20 对其做 OLTP 基准测试。
独上西楼影三人8 个月前
linux·benchmark·基准测试·sysbench
【SysBench】深度优化文件 I/O上一篇对 sysbench fileio 进行了一定的测试优化,得到的结论与预期不符,本文将尝试查找问题以及进一步优化。
独上西楼影三人8 个月前
linux·运维·服务器·benchmark·基准测试·sysbench
【SysBench】Linux 安装 sysbench-1.20安装目的是为了对 MySQL 8.0.x 、PostgreSQL 进行基准测试。sysbench 是一个可编写脚本的多线程基准测试工具,基于 LuaJIT 。 它最常用于数据库基准测试,但也可以 用于创建任意不涉及数据库服务器的复杂工作负载。
独上西楼影三人8 个月前
benchmark·基准测试·sysbench
【SysBench】sysbench-1.20 命令速查表The general command line syntax for sysbench is:testname is an optional name of a built-in test (e.g. fileio, memory, cpu, etc.), or a name of one of the bundled Lua scripts (e.g. oltp_read_only), or a path to a custom Lua script. If no test name is speci
TechBeat人工智能社区1 年前
机器学习·计算机视觉·iccv·基准测试·领域自适应
ICCV 2023 | 小鹏汽车纽约石溪:局部上下文感知主动域自适应LADA主动域自适应(ADA)通过查询少量选定的目标域样本的标签,以帮助模型从源域迁移到目标域。查询数据的局部上下文信息非常重要,特别是在域间差异较大的情况下,然而现有的ADA方法尚未充分探索这一点。在本文中,作者提出了一种名为LADA的局部上下文感知ADA框架。为了选择信息丰富的目标域样本,作者设计了一种基于模型预测分布的局部不一致性的新准则。同时,由于标注预算通常较小,仅在查询数据上微调模型相对低效,作者逐步将相邻的置信样本增加到有标记的目标域数据中,并维持类别平衡。实验表明,文中所提出的主动学习准则相比现有