【亲测免费】 PromptBench 使用教程

项目介绍

PromptBench 是一个基于 PyTorch 的 Python 包，用于评估大型语言模型（LLMs）。它提供了一个用户友好的接口，使研究人员能够对 LLMs 进行评估。PromptBench 支持多种模型和数据集，并且提供了多种评估工具和协议。

项目快速启动

安装

首先，克隆项目仓库：

git clone [e-mail]:microsoft/promptbench.git

进入项目目录：

cd promptbench

创建并激活 Conda 环境：

conda create --name promptbench python=3.9
conda activate promptbench

安装所需的 Python 包：

pip install -r requirements.txt

基本使用

导入 PromptBench 并开始使用：

import promptbench as pb

应用案例和最佳实践

评估模型

以下是一个基本的评估模型的示例：

# 加载数据集
dataset = pb.load_dataset('example_dataset')

# 加载模型
model = pb.load_model('example_model')

# 评估模型
results = pb.evaluate(model, dataset)
print(results)

多模态评估

以下是一个多模态评估的示例：

# 加载多模态数据集
dataset = pb.load_dataset('multimodal_dataset')

# 加载多模态模型
model = pb.load_model('multimodal_model')

# 评估模型
results = pb.evaluate(model, dataset)
print(results)

典型生态项目

PromptBench 作为一个开源项目，与其他项目和工具集成使用可以进一步扩展其功能。以下是一些典型的生态项目：

1. TextAttack: 用于文本攻击和对抗性评估。
2. Hugging Face Transformers: 提供多种预训练语言模型。
3. PyTorch: 深度学习框架，PromptBench 基于 PyTorch 构建。

通过这些生态项目的集成，PromptBench 可以实现更复杂的评估任务和应用场景。