[FR] Binoculars as a new metric
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評価
- 難易度
- 4/5
- 見積もり時間
- 3〜5日
- 初心者へのやさしさ
- 35/100
- issue の種類
- 機能追加
- 明瞭さ
- おおむね明確
- 活発さ
- 停滞
- 技術スタック
- python
調査の方向性
リンクされている Binoculars の説明と、evaluate ライブラリに既にあるメトリクス読み込みの規約から始めます。メトリクスが observer と performer の言語モデルを読み込み、示されている prediction 引数と model 引数を受け付ける方法を確認します。load("binocular", module_type="metric") で binocular が利用可能になり、要求された検出結果を計算できれば完了です。
索引モデルが issue の本文から書いたものです。
説明
Binocular is a metric similar to perplexity [read about binocular]. Binocular uses two language models with same tokenization to detect the LLM generated text (or data contamination).
Currently the evaluate library doesn't include binocular in its long list of metrics. Something like the following could help the library be more useful
from evaluate import load
binocular = load("binocular", module_type="metric")
results = binocular.compute(predictions=predictions, observer_model='tiiuae/falcon-7b-instruct', performer_model='tiiuae/falcon-7b')
- 主要言語
- Python
- スター
- 2.5k
- フォーク
- 366
- 平均マージ
- 48分
- マージ済み PR（30日）
- 1
環境構築
- Dockerfile・Docker Compose ファイルなし
- プルリクエストのテンプレートなし
- コントリビューションガイドを読む
はじめの一歩
- issue を最後まで読み、次にプロジェクトのコントリビューションガイドを読みます。
- 着手することを issue にコメントします — 二人が同じ作業をするのを防げます。
- リポジトリをフォークし、ブランチを切って変更します。
- issue 番号を参照したプルリクエストを送ります。
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