PromptBench

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一个基于 Pytorch 的 Python 包，用于评估和理解大型语言模型的统一库。它为研究人员提供了用户友好的 API，以便对 LLM 进行评估。PromptBench官网入口网址

PromptBench是什么

PromptBench是一个基于Pytorch的Python包，用于评估和理解大型语言模型（LLM）的统一库。它为研究人员提供了用户友好的API，以便对LLM进行高效评估。

PromptBench由多个易于使用和扩展的关键组件组成，包括提示构建、提示工程、数据集和模型加载、对抗性提示攻击、动态评估协议和分析工具。该库旨在开放、通用和灵活，为研究目的提供支持，促进新基准的创建、下游应用程序的部署以及新评估协议的设计。

PromptBench主要功能

PromptBench提供了多种功能，以帮助研究人员快速评估模型性能。主要功能包括：

• 快速模型性能评估：用户可以轻松构建模型、加载数据集并评估模型性能。
• 提示工程：实现了多种快速工程方法，如Few-shot Chain-of-Thought、Emotion Prompt和Expert Prompting等。
• 评估对抗性提示：集成了提示攻击，研究人员可以模拟黑盒对抗性提示攻击并评估模型的鲁棒性。
• 动态评估：通过DyVal框架，PromptBench能够即时生成具有可控复杂性的评估样本，减少潜在的测试数据污染。

PromptBench常见问题

如何安装PromptBench？通过pip安装，只需运行命令：

pip install promptbench

。若需最新功能，可通过GitHub克隆存储库并安装所需包。

PromptBench支持哪些语言模型？PromptBench支持多种大型语言模型，用户可以根据需要加载和评估不同的模型。

如何使用PromptBench进行评估？用户可以通过示例代码快速熟悉PromptBench，进行现有数据集和LLM的评估，或创建自己的数据集和模型。

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