LlamaIndex 是什么？
LlamaIndex 是一个开源的工具，专门用于构建和管理与大语言模型（如 LLaMA 和其他变体）相关的数据索引和检索系统。它的目标是优化和增强与大型语言模型的交互，使得开发者能够更高效地访问和处理数据。
LlamaIndex 的主要特点：
1. 数据索引：LlamaIndex 提供强大的数据索引功能，可以将各种数据源（如文本文件、数据库、API 等）转换为结构化的索引，从而提高检索效率。
2. 快速检索：通过优化索引，LlamaIndex 允许开发者快速查询和检索与语言模型交互所需的信息，使得应用响应更为迅速。
3. 与语言模型集成：LlamaIndex 可以与多种语言模型（如 OpenAI 的 GPT 系列、LLaMA 等）无缝集成，支持文本生成、问答和其他自然语言处理任务。
4. 灵活性和可扩展性：它的设计使得开发者可以根据特定需求定制索引和检索逻辑，同时也可以扩展到其他数据源和模型。
5. 支持多种数据类型：LlamaIndex 支持多种数据格式，包括文本、JSON、CSV 等，方便开发者在不同应用场景下使用。
应用场景：
* 文档检索：可以用于快速搜索和获取文档内容。
* 问答系统：根据用户查询快速从索引中检索相关信息，并使用语言模型生成回答。
* 数据增强：将外部知识库与语言模型结合，以提升生成文本的上下文相关性和准确性。
总之，LlamaIndex 是一个非常有用的工具，特别是在需要高效数据检索和与语言模型集成的应用中。
LangChain 是什么？
LangChain 是一个用于构建语言模型应用的框架，旨在简化与大语言模型（如 OpenAI 的 GPT 系列）交互的过程。它提供了一系列工具和模块，使开发者能够轻松创建基于语言模型的应用程序，例如聊天机器人、文本生成、问答系统等。
LangChain 的主要特点包括：
1. 模块化设计：LangChain 将不同的功能模块化，例如文本生成、数据检索、提示管理和内存管理，使得开发者可以灵活组合这些模块来构建应用。
2. 集成外部数据源：它支持与多种外部数据源（如数据库、API 和文档存储）集成，使得模型能够访问和利用最新的数据。
3. 可扩展性：LangChain 的架构允许开发者自定义和扩展功能，以满足特定的应用需求。
4. 支持多种语言模型：除了 OpenAI 的模型，LangChain 还支持其他流行的语言模型和嵌入模型，如 Hugging Face 的 Transformers 库中的模型。
5. 提示工程：LangChain 提供了工具来管理和优化与语言模型的提示（prompts），帮助提高生成文本的质量。
应用场景：
* 对话系统：创建智能聊天机器人，能够回答用户的问题。
* 内容生成：生成文章、博客、广告文案等内容。
* 问答系统：从知识库中提取信息并回答用户的查询。
* 增强检索：结合文档搜索和文本生成，提供上下文相关的响应。
总之，LangChain 是一个强大的工具，适合希望利用语言模型构建复杂应用的开发者。
LangChain应用
* langchain-ChatGLM：
* 地址：https://github.com/imClumsyPanda/langchain-ChatGLM
* 简介：基于本地知识库的问答应用，目标期望建立一套对中文场景与开源模型支持友好、可离线运行的知识库问答解决方案。建立了全流程可使用开源模型实现的本地知识库问答应用。现已支持使用 ChatGLM-6B 等大语言模型直接接入，或通过 fastchat api 形式接入 Vicuna, Alpaca, LLaMA, Koala, RWKV 等模型。
* LangChain-ChatGLM-Webui：
* 地址：https://github.com/thomas-yanxin/LangChain-ChatGLM-Webui
* 简介：利用LangChain和ChatGLM-6B系列模型制作的Webui, 提供基于本地知识的大模型应用。目前支持上传 txt、docx、md、pdf等文本格式文件, 提供包括ChatGLM-6B系列、Belle系列等模型文件以及GanymedeNil/text2vec-large-chinese、nghuyong/ernie-3.0-base-zh、nghuyong/ernie-3.0-nano-zh等Embedding模型。
* Langchain-ChatGLM-and-TigerBot：
* 地址：https://github.com/wordweb/langchain-ChatGLM-and-TigerBot
* 简介：该项目在langchain-ChatGLM的基础上补充了加载TigerBot模型的基于本地知识库的问答应用。
* Chinese-LangChain：
* 地址：https://github.com/yanqiangmiffy/Chinese-LangChain
* 简介：基于ChatGLM-6b+langchain实现本地化知识库检索与智能答案生成（包括互联网检索结果接入）
* Lagent：
* 地址：https://github.com/InternLM/lagent
* 简介：Lagent 是一个轻量级、开源的基于大语言模型的智能体（agent）框架，支持用户快速地将一个大语言模型转变为多种类型的智能体。具体实现了多种类型的智能体，如经典的 ReAct，AutoGPT 和 ReWoo 等智能体。框架简单易拓展. 只需要不到20行代码你就能够创造出一个你自己的智能体（agent）。同时支持了 Python 解释器、API 调用和搜索三类常用典型工具。灵活支持多个大语言模型. 提供了多种大语言模型支持包括 InternLM、Llama-2 等开源模型和 GPT-4/3.5 等基于 API 的闭源模型。
* DemoGPT：
* 地址：https://github.com/melih-unsal/DemoGPT
* 简介：⚡ DemoGPT 使您只需使用提示即可创建快速演示。 ⚡
* ChatDev：
* 地址：https://github.com/OpenBMB/ChatDev
* 简介：ChatDev是一家虚拟软件公司，通过担任不同角色的各种智能代理进行运营，包括首席执行官、首席技术官、程序员、测试员等。 这些代理形成了一个多代理组织结构，并因“通过编程彻底改变数字世界”的使命而团结在一起。 ChatDev中的代理通过参加专门的功能研讨会进行协作，包括设计、编码、测试和记录等任务。
ollama 嵌入模型
嵌入模型
Ollama 支持嵌入模型，使得构建增强检索生成（RAG）应用成为可能，这些应用将文本提示与现有文档或其他数据结合起来。
什么是嵌入模型？
嵌入模型是专门训练生成向量嵌入的模型：这些向量是表示给定文本序列语义含义的长数组。
生成的向量嵌入数组可以存储在数据库中，这些数组可以用来比较，从而搜索语义上相似的数据。
示例嵌入模型
模型
参数大小
mxbai-embed-large
334M
nomic-embed-text
137M
all-minilm
23M
使用方法
要生成向量嵌入，首先获取一个模型：
ollama pull mxbai-embed-large
接下来，使用 REST API、Python 或 JavaScript 库从模型生成向量嵌入：
REST API
curl http://localhost:11434/api/embeddings -d '{
"model": "mxbai-embed-large",
"prompt": "Llamas are members of the camelid family"
}'
Python 库
ollama.embeddings(
model='mxbai-embed-large',
prompt='Llamas are members of the camelid family',
)
JavaScript 库
ollama.embeddings({
model: 'mxbai-embed-large',
prompt: 'Llamas are members of the camelid family',
})
Ollama 还与流行的工具集成，以支持嵌入工作流，如 LangChain 和 LlamaIndex。
示例
以下示例演示如何使用 Ollama 和嵌入模型构建增强检索生成（RAG）应用。
第一步：生成嵌入
首先安装必要的库：
pip install ollama chromadb
创建一个名为 example.py 的文件，内容如下：
import ollama
import chromadb
documents = [
"Llamas are members of the camelid family meaning they're pretty closely related to vicuñas and camels",
"Llamas were first domesticated and used as pack animals 4,000 to 5,000 years ago in the Peruvian highlands",
"Llamas can grow as much as 6 feet tall though the average llama between 5 feet 6 inches and 5 feet 9 inches tall",
"Llamas weigh between 280 and 450 pounds and can carry 25 to 30 percent of their body weight",
"Llamas are vegetarians and have very efficient digestive systems",
"Llamas live to be about 20 years old, though some only live for 15 years and others live to be 30 years old",
]
client = chromadb.Client()
collection = client.create_collection(name="docs")
# 将每个文档存储在向量嵌入数据库中
for i, d in enumerate(documents):
response = ollama.embeddings(model="mxbai-embed-large", prompt=d)
embedding = response["embedding"]
collection.add(
ids=[str(i)],
embeddings=[embedding],
documents=[d]
)
第二步：检索
接下来，添加代码以根据示例提示检索最相关的文档：
# 示例提示
prompt = "What animals are llamas related to?"
# 为提示生成嵌入并检索最相关的文档
response = ollama.embeddings(
prompt=prompt,
model="mxbai-embed-large"
)
results = collection.query(
query_embeddings=[response["embedding"]],
n_results=1
)
data = results['documents'][0][0]
第三步：生成
最后，使用在上一步检索到的文档和提示生成答案！
# 生成响应，结合提示和我们在第2步中检索到的数据
output = ollama.generate(
model="llama2",
prompt=f"Using this data: {data}. Respond to this prompt: {prompt}"
)
print(output['response'])
然后，运行代码：
python example.py
Llama 2 将使用以下数据回答提示：“Llamas are members of the camelid family, which means they are closely related to two other animals: vicuñas and camels. All three species belong to the same evolutionary lineage and share many similarities in terms of their physical characteristics, behavior, and genetic makeup. Specifically, llamas are most closely related to vicuñas, with which they share a common ancestor that lived around 20-30 million years ago. Both llamas and vicuñas are members of the family Camelidae, while camels belong to a different family (Dromedary).”
即将推出
更多功能即将推出，以支持涉及嵌入的工作流：
* 批量嵌入：同时处理多个输入数据提示
* OpenAI API 兼容性：支持 /v1/embeddings OpenAI 兼容端点
* 更多嵌入模型架构：支持 ColBERT、RoBERTa 和其他嵌入模型架构
原文地址 https://ollama.com/blog/embedding-models
最后更新时间 2024年4月8日
如何知道模型是否支持嵌入
要确定一个模型是否支持嵌入（Embedding），你可以参考以下几个方面：
1. 官方文档和模型说明
* 查看官方文档：大多数深度学习框架和模型库（如 Hugging Face Transformers、OpenAI、TensorFlow 等）会在其文档中说明模型的功能和特性。查找关于“Embedding”的章节，看看是否明确提到支持嵌入功能。
* 模型介绍页面：在 Hugging Face Hub 等平台上，每个模型通常会有详细的介绍页面，包含输入输出格式、任务类型（如文本分类、生成、嵌入等）等信息。
2. 模型类型
* 预训练模型：大多数预训练的语言模型（如 BERT、GPT、Sentence Transformers 等）都可以用于生成文本嵌入。你可以查看模型类型，例如是否是基于 Transformer 架构的模型。
* 专用嵌入模型：一些模型专门设计用于生成嵌入，例如 sentence-transformers 库中的模型。它们通常针对句子或短文本进行优化，能够生成高质量的嵌入向量。
3. API 支持
* 检查 API：查看模型的 API 文档，了解它是否提供生成嵌入的端点或函数。例如，OpenAI 的 Embedding API 提供专门的接口来生成文本的嵌入。
4. 社区和示例
* 查阅社区和示例代码：通过 GitHub、Stack Overflow 或模型相关的论坛，搜索是否有人讨论过嵌入功能。许多开源项目会在其 README 或文档中展示如何使用嵌入。
* 示例代码：如果你找到与模型相关的示例代码，检查代码中是否有生成嵌入的部分。这通常是一个很好的指示，表明该模型支持嵌入。
5. 尝试运行模型
* 简单实验：如果你不确定，可以尝试运行模型并生成嵌入。传入文本并查看模型输出，看看是否能得到嵌入向量。如果模型可以处理并输出嵌入，那么它支持嵌入功能。
总结
综合这些方法，你可以很容易地确定一个模型是否支持嵌入功能。如果模型在其文档中明确提到支持嵌入，或者可以通过 API 调用生成嵌入，那么你可以放心地使用它来处理嵌入相关的任务。
Open AI 利用语义嵌入（Embedding）来做一个知识库
要使用 OpenAI 的 Embedding API 创建一个带有数据库的系统，首先需要通过 API 调用获取文本的语义嵌入（Embedding），然后将这些嵌入存储在数据库中，供后续检索和比较使用。你可以使用 PostgreSQL 或 SQLite 等数据库，以及 Python 来实现这个系统。
以下是整个流程及代码示例：
流程步骤：
* 安装 OpenAI 的 Python SDK 和数据库库（例如 psycopg2 或 sqlite3）：
1. 设置 OpenAI API 密钥：
* 获取 OpenAI 的 API 密钥并配置环境变量，或者在代码中直接使用密钥。
2. 创建数据库：
* 在数据库中创建一个表，用于存储文本和生成的嵌入（向量）。
3. API 调用生成嵌入：
* 调用 OpenAI 的 Embedding API 来生成语义嵌入。
4. 存储嵌入到数据库：
* 将文本及其对应的嵌入向量存储在数据库中。
5. 检索和比较：
* 使用嵌入检索，比较输入文本的嵌入与存储在数据库中的嵌入，找到最相似的文本。
安装依赖：
pip install openai psycopg2-binary # For PostgreSQL
代码实现
1. 数据库初始化
import psycopg2
# 初始化数据库连接（以 PostgreSQL 为例）
def init_db():
conn = psycopg2.connect(
host="localhost",
database="embeddings_db",
user="your_user",
password="your_password"
)
return conn
# 创建表格存储文本和嵌入
def create_table():
conn = init_db()
cur = conn.cursor()
cur.execute("""
CREATE TABLE IF NOT EXISTS embeddings (
id SERIAL PRIMARY KEY,
text TEXT NOT NULL,
embedding FLOAT8[] NOT NULL
);
""")
conn.commit()
cur.close()
conn.close()
# 初始化数据库
create_table()
2. 调用 OpenAI API 生成嵌入
import openai
# 设置 OpenAI API 密钥
openai.api_key = "your_openai_api_key"
# 调用 OpenAI API 获取嵌入
def get_embedding(text):
response = openai.Embedding.create(
model="text-embedding-ada-002",
input=text
)
embedding = response["data"][0]["embedding"]
return embedding
3. 插入文本及其嵌入到数据库
def insert_embedding(text, embedding):
conn = init_db()
cur = conn.cursor()
cur.execute("""
INSERT INTO embeddings (text, embedding)
VALUES (%s, %s);
""", (text, embedding))
conn.commit()
cur.close()
conn.close()
# 插入示例文本和嵌入
text = "This is an example sentence for embedding."
embedding = get_embedding(text)
insert_embedding(text, embedding)
4. 从数据库中检索并比较嵌入
为了比较嵌入的相似性，通常会计算两个向量之间的余弦相似度。以下是如何实现文本检索和相似度计算：
import numpy as np
# 计算余弦相似度
def cosine_similarity(vec1, vec2):
return np.dot(vec1, vec2) / (np.linalg.norm(vec1) * np.linalg.norm(vec2))
# 从数据库中检索最相似的文本
def find_similar_text(input_text):
input_embedding = get_embedding(input_text)
conn = init_db()
cur = conn.cursor()
cur.execute("SELECT text, embedding FROM embeddings;")
rows = cur.fetchall()
max_similarity = -1
most_similar_text = None
for row in rows:
db_text, db_embedding = row
db_embedding = np.array(db_embedding, dtype=np.float32)
similarity = cosine_similarity(input_embedding, db_embedding)
if similarity > max_similarity:
max_similarity = similarity
most_similar_text = db_text
cur.close()
conn.close()
return most_similar_text, max_similarity
# 查询相似文本
input_text = "Find the most similar sentence to this one."
similar_text, similarity = find_similar_text(input_text)
print(f"Most similar text: {similar_text} with similarity score: {similarity}")
5. 启动 API（可选）
如果你希望通过 API 调用这一功能，可以使用 FastAPI 创建 Web 服务：
from fastapi import FastAPI
app = FastAPI()
@app.post("/get_similar_text/")
def get_similar(input_text: str):
similar_text, similarity = find_similar_text(input_text)
return {"similar_text": similar_text, "similarity": similarity}
# 运行 FastAPI 服务器
if __name__ == "__main__":
import uvicorn
uvicorn.run(app, host="0.0.0.0", port=8000)
流程总结：
1. 获取 API 密钥并设置。
2. 创建数据库并存储文本和嵌入向量。
3. 生成嵌入并将其存储到数据库中。
4. 实现相似度计算（余弦相似度）用于文本检索。
5. 可选：通过 API 服务进行远程访问。
这个系统可以扩展为更复杂的知识库、文档检索系统或语义搜索引擎。
LitGPT 是什么？
LitGPT 是一种轻量级、优化的 GPT 模型实现，通常用于在计算资源受限的环境中提供强大的语言模型功能。与 GPT（Generative Pre-trained Transformer）家族的其他成员类似，LitGPT 是基于 Transformer 架构的，具备生成、总结、翻译、对话等任务的能力，但其特点在于它的轻量级设计和资源效率。
以下是关于 LitGPT 的详细介绍：
1. 背景与目标
LitGPT 诞生的背景是在广泛的 GPT 应用场景中，越来越多的用户希望在设备资源有限的环境中，比如移动设备、嵌入式系统、边缘计算设备，能够运行强大的语言模型。然而，标准的 GPT 模型由于体积庞大、计算开销高，对于这些受限环境来说过于繁重。为此，LitGPT 的目标是：
* 轻量化：减少模型的大小和计算复杂度，以适应资源受限的硬件环境。
* 高效性：在保持合理的性能前提下，最大程度减少对计算资源的消耗。
* 易于部署：使模型能够轻松集成到各种边缘设备、移动应用、或者需要快速响应的系统中。
2. 关键特性
LitGPT 的关键特性使其成为一种适用于低资源环境的 GPT 变种：
a) 模型压缩
* 剪枝（Pruning）：通过移除模型中不必要的参数，减少模型大小和计算量，同时尽可能保持性能。
* 量化（Quantization）：将浮点数参数压缩为更低的精度（例如，将 32 位浮点数压缩为 8 位整数），进一步降低内存占用和计算开销。
* 蒸馏（Knowledge Distillation）：将大型 GPT 模型的知识迁移到小型模型中，以便在较小的模型架构中实现类似的性能。
b) 高效推理
* 分层推理：LitGPT 通过层次化的推理流程，可以在不影响用户体验的情况下，以分阶段降低推理过程中对计算资源的需求。
* 优化的 Transformer 模块：对标准 Transformer 架构进行了优化，减少多头注意力机制的计算复杂度，提升推理速度。
* 稀疏注意力机制：通过引入稀疏矩阵计算，仅计算模型中最重要的注意力权重，显著降低计算量。
c) 低资源友好
LitGPT 旨在运行在各种资源受限的设备上，如：
* 移动设备：智能手机、平板等。
* 嵌入式系统：物联网（IoT）设备、智能家居、机器人等。
* 边缘计算设备：部署在靠近数据生成的网络边缘设备上，支持实时推理。
d) 适应多种任务
尽管是轻量级设计，LitGPT 仍能在多个任务上表现出色，例如：
* 文本生成
* 机器翻译
* 问答系统
* 自动摘要
* 代码补全等
3. 应用场景
LitGPT 的主要应用场景集中在那些对响应速度和资源利用率要求较高的领域：
* 移动应用：如聊天机器人、语言翻译工具、内容生成应用等，LitGPT 可被集成到移动端，进行本地推理，从而减少网络请求，提升用户体验。
* 边缘计算：在物联网（IoT）设备上，LitGPT 可以帮助设备进行本地决策、生成报告等，不再依赖云端进行复杂的计算。
* 嵌入式系统：智能家居设备、智能硬件、机器人系统中，LitGPT 可以作为语言理解模块，提供语音交互、文本生成等功能。
4. 技术架构与实现
LitGPT 采用的技术架构与 GPT 类似，都是基于 Transformer 的注意力机制（Self-Attention Mechanism），不过在实现中做了多种优化。
a) Transformer 架构
Transformer 是 LitGPT 的核心架构。通过优化标准的 GPT 结构，LitGPT 在保持模型性能的同时大幅降低了计算复杂度：
* 自注意力机制（Self-Attention）：是 Transformer 的核心。LitGPT 对自注意力机制进行了稀疏化处理，减少了不必要的注意力计算。
* 位置编码（Positional Encoding）：为了让模型理解序列中每个词的位置，LitGPT 保留了位置编码的设计，但在编码上进行了压缩优化。
b) 蒸馏和剪枝
LitGPT 通过蒸馏技术从大型 GPT 模型中学习知识，并将这些知识应用到较小的模型中。这使得即便模型规模变小，它仍能保持较高的推理能力。
* 剪枝技术则在训练后期移除冗余的模型参数，进一步减小模型的体积。
5. 与其他 GPT 模型的区别
与其他 GPT 模型（如 GPT-3、GPT-4）相比，LitGPT 的最大区别在于：
* 轻量级设计：目标是运行在资源有限的环境中，而不是仅追求大规模语言模型的最大化性能。
* 计算效率：对推理速度、内存占用进行了高度优化，能快速响应。
* 特定领域应用：更多针对那些对算力要求较低但对推理速度要求较高的场景（如移动设备、嵌入式系统）进行优化。
6. 未来发展
随着计算设备的多样化和智能化需求的增加，轻量级模型如 LitGPT 的应用前景非常广阔。未来的发展方向可能包括：
* 更高效的量化方法：进一步提升推理效率。
* 更智能的任务适应：能够根据设备情况动态调整模型的计算需求，平衡性能和资源使用。
* 更多领域的应用场景扩展：例如医疗设备、工业自动化、智能客服等领域的部署。
总结
LitGPT 是一个为了适应低资源环境而进行深度优化的 GPT 模型，实现了在计算资源受限的场景下依然能够提供强大的自然语言处理能力。通过模型压缩、优化推理和轻量级设计，LitGPT 在移动设备、嵌入式系统和边缘计算领域具有广泛的应用潜力。
什么是多模态模型
多模态模型（Multimodal Model）是一种能够处理和整合来自不同类型（模式）的数据的人工智能模型。常见的数据模式包括文本、图像、音频、视频和传感器数据等。多模态模型通过结合这些不同的数据模式，提升其在多种任务中的表现，如图文生成、音视频分析、自动驾驶等。
关键概念：
1. 模态（Modalities）：不同类型的输入数据，如文本、图像、声音等。单模态模型只能处理一种类型的数据，而多模态模型可以同时处理多种不同的数据类型。
2. 特征融合（Feature Fusion）：多模态模型通过不同模态的特征融合，将来自不同模式的信息结合起来，形成更丰富、更全面的表示。
3. 多模态学习（Multimodal Learning）：多模态模型的训练过程通常需要学习如何从不同模态中提取信息，并有效地将其整合在一起。这种学习方式可以捕捉不同模态之间的相关性。
多模态模型的应用：
1. 图像生成文本：从图像中生成描述性文本，例如图像描述生成任务（Image Captioning）。
2. 文本生成图像：通过输入文本描述生成相应的图像，例如DALL·E、Stable Diffusion等模型。
3. 视频理解：将视频中的视觉和音频信息整合，用于视频摘要、视频分类或场景理解。
4. 语音和文本转换：如语音识别（从语音生成文本）或语音合成（从文本生成语音）。
5. 增强现实与自动驾驶：结合视觉、音频和传感器数据，实现实时环境感知与决策。
典型的多模态模型：
* CLIP（OpenAI）：同时训练文本和图像的编码器，能够实现跨模态搜索（如输入文本找到匹配的图像）。
* DALL·E：从文本生成高质量的图像。
* GPT-4 多模态版本：能够处理文本和图像输入，理解图像并生成相关的文字描述。
这些模型之所以强大，是因为它们能够在多个模态下共享信息，从而在复杂的、多模态任务中获得更好的表现。
大模型基准测试名词说明
1. MMLU (Massive Multitask Language Understanding)：
测试模型在多任务语言理解上的表现，覆盖多个领域的知识，包括历史、科学、数学等。结果通常以正确回答问题的百分比形式展示。
2. BBH (Big-Bench Hard)：
是一组更具挑战性的语言理解任务，涉及推理、推断和常识等高难度问题，通常是为了评估模型的深层推理能力。
3. MT-Bench (Multi-Turn Bench)：
测量多轮对话的性能，评估模型在复杂对话中的表现。
4. IFEVAL (Prompt Strict-Acc.)：
一种对指令精确理解能力的测试，通常评估模型是否能够按照精确要求生成或理解指令。
5. CMMLU (Chinese Massive Multitask Language Understanding)：
类似于 MMLU，但是专门用于评估模型在中文多任务语言理解上的表现。
6. CEVAL：
用于测试模型在中国教育考试相关问题上的表现，评估模型在中文环境下对学术类问题的掌握程度。
7. AlignBench v1.1：
评估模型的对齐能力，测试它是否能够根据特定的用户输入或要求做出合适的响应。
8. FollowBench-zh (SSR)：
这个测试评估模型是否能够顺利跟随用户的指令进行对话或任务执行。
9. MATH：
评估模型在数学问题上的表现，测试它是否能够解决复杂的数学问题。
10. GSM8K (Grade School Math 8K)：
测试模型在小学级别数学问题上的表现，考察它在解决常识性数学问题上的能力。
11. MathBench：
综合评估数学领域问题的一个基准，涉及多个难度级别的数学问题。
12. HumanEval+：
专门用于评估代码生成任务，衡量模型编写准确和可运行代码的能力。
13. MBPP+ (Multiple Big Programming Problems)：
类似于 HumanEval，但针对更多编程任务的评估基准。
14. LiveCodeBench v3：
评估模型在实时编程和代码调试任务中的表现。
15. BFCL v2 (Benchmark for Function Call Logic)：
测试模型在生成函数调用和理解逻辑函数调用的能力。
Overall Average 则是所有这些测试结果的加权平均分，反映了模型整体的表现。
linux 安装miniconda
Miniconda — Anaconda documentationdocument.write(`<img src="../_static/Anaconda_Icon.png" class="logo__image only-dark" alt="Anaconda - Home"/>`);
mkdir -p ~/miniconda3
wget https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh -O ~/miniconda3/miniconda.sh
bash ~/miniconda3/miniconda.sh -b -u -p ~/miniconda3
rm ~/miniconda3/miniconda.sh
安装会在.bashrc 自动添加初始化脚本，如果使用zsh，需要拷贝.bashrc里自动添加的内容到.zshrc
重新加载
source ~/.zshrc
conda和python的venv是否冲突？
Conda 和 Python 的 venv（虚拟环境）工具不会直接冲突，但它们有不同的用途和环境管理方式。如果你在同一个项目中混合使用它们，可能会产生一些混淆，特别是路径和包管理方面的问题。因此，理解两者的差异有助于避免潜在的冲突。
Conda 与 venv 的差异：
1. Conda:
* 功能：Conda 是一个跨平台的包管理系统和环境管理工具。它不仅可以管理 Python 包，还可以管理其他语言和系统级的依赖（如 C++ 库、R 包等）。
* 环境管理：Conda 创建的环境独立于系统 Python 安装，支持隔离不同的包和版本。
* 多语言支持：Conda 可以创建不同语言的环境，例如 R、Ruby、Node.js、C 等，而不仅仅是 Python。
* 包管理器：Conda 使用的是自己的包管理器 conda，并不依赖于 Python 的 pip，虽然可以混合使用（但要谨慎）。
2. venv:
* 功能：venv 是 Python 标准库中内置的模块，专门用于创建轻量级的 Python 虚拟环境。它只管理 Python 环境和 Python 包。
* 环境管理：venv 创建的虚拟环境与系统 Python 安装分开，目的是为每个项目提供独立的 Python 依赖。
* 多语言支持：venv 仅支持 Python，不支持其他语言。
可能出现的问题：
1. 环境管理冲突：如果你同时使用 Conda 和 venv 创建的虚拟环境，可能会混淆路径。两者管理的 Python 解释器和包位置不同，在某些情况下可能会发生版本不匹配的问题。
2. 路径混淆：Conda 和 venv 的环境激活方式不同。在同一个项目中，激活了 Conda 环境后再激活 venv 可能导致 Python 解释器指向错误的位置，进而导致包管理的混乱。
3. 包管理冲突：Conda 和 pip 可以共存，但要小心管理。如果你在 Conda 环境中安装了 Python 包，并同时使用 pip 来安装其他包，可能会出现依赖冲突，因为两者的依赖解决机制不同。
解决冲突的建议：
* 使用一个工具管理环境：对于一个项目，建议选择一个环境管理工具，要么使用 Conda，要么使用 venv，避免在同一个项目中混用两者。
* 明确路径和解释器：确保使用哪个工具时，明确指定相应的解释器路径，避免意外地使用系统 Python 或其他虚拟环境的解释器。
* 在 Conda 中使用 venv：如果你确实需要使用 venv，可以先激活 Conda 环境，再使用 venv 来创建和管理 Python 环境，但通常没有必要这样做。
最佳实践：
* Conda：如果你需要管理不止 Python 的依赖，或需要在不同平台上轻松安装系统级依赖（如 C 库），选择 Conda 是一个好选择。
* venv：如果你的项目仅需要 Python 包管理，并且你希望避免额外的工具，venv 是更轻量的选择。
总结：
Conda 和 Python 的 venv 不会直接冲突，但混合使用时可能会引起包和解释器路径的管理问题。最佳做法是根据项目需求选择其中一个工具，并专注使用它管理环境。