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stalkermustang/llm-bulls-and-cows-benchmark

Framework em Python que avalia LLMs fazendo-os jogar Bulls and Cows por meio de provedores compatíveis com LiteLLM.

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há 2 anos

O que é?

LLM Bulls and Cows Benchmark é um mini-framework para medir o desempenho de modelos de linguagem grandes ao resolver Bulls and Cows, um jogo de quebra-cabeça em que quem tenta adivinhar recebe, após cada tentativa, a quantidade de bulls e cows. Ele se conecta a vários provedores por meio do LiteLLM, permitindo comparar modelos da OpenAI, Anthropic, OpenRouter e outros endpoints com as mesmas regras e prompts.

O framework acompanha a taxa de sucesso, falhas de formato (respostas que não seguem a linha GUESS exigida) e eficiência, medida pelo número médio de turnos nas partidas vencidas. As partidas podem ser executadas em paralelo com barras de progresso em tempo real, e os resultados são salvos como logs completos das conversas, tabelas Markdown e gráficos HTML interativos para comparar execuções. As regras do jogo podem ser configuradas para 3 ou 4 dígitos, com ou sem repetição, e os limites de turnos e outras opções ficam em um arquivo de configuração YAML.

O repositório inclui resultados próprios do benchmark para vários modelos, além dos custos estimados de API de cada execução e dos intervalos de confiança calculados com o escore de Wilson. O projeto é voltado a desenvolvedores que querem reproduzir ou ampliar um teste de raciocínio para LLMs usando suas próprias chaves de API.

Recursos principais

  • 01Oferece suporte a vários provedores de LLM por meio do LiteLLM
  • 02Apresenta a taxa de sucesso, as falhas de formato e a média de turnos nas partidas vencidas
  • 03Executa partidas em paralelo com barras de progresso em tempo real
  • 04Permite configurar a quantidade de dígitos e as regras de repetição via YAML
  • 05Exporta tabelas Markdown e visualizações HTML interativas

Casos de uso

  • Comparar a capacidade de raciocínio de diferentes LLMs em um quebra-cabeça simples e reproduzível
  • Testar se um modelo segue instruções rigorosas de formatação da saída
  • Reproduzir ou ampliar resultados publicados de benchmarks de LLMs usando suas próprias chaves de API

Início rápido

  1. 1

    Instale as dependências e configure os hooks de pre-commit

    pip install -r requirements.txt pre-commit install
  2. 2

    Configure as chaves de API do seu provedor de LLM como variáveis de ambiente

  3. 3

    Ajuste o arquivo de configuração com o modelo e as configurações de jogo desejados

  4. 4

    Execute o benchmark e visualize os resultados

    python run_benchmark.py python scripts/visualize_results.py

Antes de usar

  • A execução do benchmark exige créditos pagos de API de provedores de LLM, e as execuções completas podem custar dezenas de dólares.
  • Os intervalos de confiança dos resultados publicados são amplos porque a maioria dos modelos foi testada em apenas 50 jogos.

Tópicos

Perguntas frequentes

O que é llm-bulls-and-cows-benchmark?
Framework em Python que avalia LLMs fazendo-os jogar Bulls and Cows por meio de provedores compatíveis com LiteLLM. LLM Bulls and Cows Benchmark é um mini-framework para medir o desempenho de modelos de linguagem grandes ao resolver Bulls and Cows, um jogo de quebra-cabeça em que quem tenta adivinhar recebe, após cada tentativa, a quantidade de bulls e cows. Ele se conecta a vários provedores por meio do LiteLLM, permitindo comparar modelos da OpenAI, Anthropic, OpenRouter e outros endpoints com as mesmas regras e prompts.
llm-bulls-and-cows-benchmark é gratuito? Qual é a licença?
llm-bulls-and-cows-benchmark é open source sob a licença MIT. Confira os termos da licença antes de usá-lo em produtos comerciais.
llm-bulls-and-cows-benchmark ainda é mantido?
Sem commits há mais de 6 meses. O último commit de llm-bulls-and-cows-benchmark foi em 31 de jan. de 2025.
Para que posso usar llm-bulls-and-cows-benchmark?
Comparar a capacidade de raciocínio de diferentes LLMs em um quebra-cabeça simples e reproduzível Testar se um modelo segue instruções rigorosas de formatação da saída Reproduzir ou ampliar resultados publicados de benchmarks de LLMs usando suas próprias chaves de API
Como instalar llm-bulls-and-cows-benchmark?
Instale as dependências e configure os hooks de pre-commit: pip install -r requirements.txt pre-commit install Configure as chaves de API do seu provedor de LLM como variáveis de ambiente Ajuste o arquivo de configuração com o modelo e as configurações de jogo desejados Execute o benchmark e visualize os resultados: python run_benchmark.py python scripts/visualize_results.py
Onde consigo llm-bulls-and-cows-benchmark?
O código-fonte e as instruções de instalação estão no GitHub: https://github.com/stalkermustang/llm-bulls-and-cows-benchmark

Resumo gerado por IA a partir do README do projeto. As estatísticas do GitHub são atualizadas diariamente.

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