Repolode
stalkermustang

stalkermustang/llm-bulls-and-cows-benchmark

Python-фреймворк для сравнения LLM в игре «Быки и коровы» через совместимые с LiteLLM провайдеры.

Звёзды
235
Форки
2
Открытые issues
0
Последний коммит
2 года назад

Что это?

LLM Bulls and Cows Benchmark — мини-фреймворк для оценки того, насколько хорошо большие языковые модели решают задачу «Быки и коровы»: после каждой попытки игрок получает количество быков и коров. Фреймворк подключается ко множеству провайдеров через LiteLLM, поэтому модели от OpenAI, Anthropic, OpenRouter и других API можно сравнивать по одинаковым правилам и промптам.

Фреймворк отслеживает долю успешных игр, ошибки формата (ответы, не соответствующие требуемой строке GUESS) и эффективность, измеряемую средним числом ходов в выигранных играх. Игры можно запускать параллельно с индикаторами прогресса, а результаты сохраняются в виде полных логов диалогов, таблиц Markdown и интерактивных HTML-графиков для сравнения запусков. Правила игры настраиваются: можно выбрать 3 или 4 цифры, разрешить или запретить их повторение, а также задать лимит ходов и другие параметры в YAML-файле конфигурации.

В репозитории приведены результаты собственных бенчмарков для нескольких моделей, а также оценка стоимости API для каждого запуска и интервалы Уилсона для оценки доверительных диапазонов. Проект предназначен для разработчиков, которые хотят повторить или расширить тест на рассуждение LLM, используя собственные API-ключи.

Ключевые возможности

  • 01Поддержка множества провайдеров LLM через LiteLLM
  • 02Подсчёт доли успешных игр, ошибок формата и среднего числа ходов в выигранных играх
  • 03Параллельный запуск игр с индикаторами прогресса
  • 04Настройка количества цифр и правил их повторения через YAML
  • 05Экспорт таблиц Markdown и интерактивных визуализаций в HTML

Сценарии использования

  • Сравнение способности разных LLM к рассуждению на простой и воспроизводимой головоломке
  • Проверка того, соблюдает ли модель строгие требования к формату ответа
  • Повторение или расширение опубликованных результатов бенчмарков LLM с собственными API-ключами

Быстрый старт

  1. 1

    Установите зависимости и настройте хуки pre-commit

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

    Задайте API-ключи провайдера LLM в качестве переменных окружения

  3. 3

    Настройте файл конфигурации, указав нужную модель и параметры игры

  4. 4

    Запустите бенчмарк и визуализируйте результаты

    python run_benchmark.py python scripts/visualize_results.py

Что важно знать

  • Для запуска бенчмарка нужны платные API-кредиты провайдеров LLM; полный запуск может стоить десятки долларов.
  • Доверительные интервалы в опубликованных результатах широки, поскольку большинство моделей тестировалось всего на 50 играх.

Темы

Частые вопросы

Что такое llm-bulls-and-cows-benchmark?
Python-фреймворк для сравнения LLM в игре «Быки и коровы» через совместимые с LiteLLM провайдеры. LLM Bulls and Cows Benchmark — мини-фреймворк для оценки того, насколько хорошо большие языковые модели решают задачу «Быки и коровы»: после каждой попытки игрок получает количество быков и коров. Фреймворк подключается ко множеству провайдеров через LiteLLM, поэтому модели от OpenAI, Anthropic, OpenRouter и других API можно сравнивать по одинаковым правилам и промптам.
llm-bulls-and-cows-benchmark можно использовать бесплатно? Какая у него лицензия?
llm-bulls-and-cows-benchmark распространяется с открытым исходным кодом под лицензией MIT. Перед использованием в коммерческих продуктах проверьте условия лицензии.
llm-bulls-and-cows-benchmark всё ещё поддерживается?
Нет коммитов больше 6 месяцев. Последний коммит в llm-bulls-and-cows-benchmark — 31 янв. 2025 г..
Для чего можно использовать llm-bulls-and-cows-benchmark?
Сравнение способности разных LLM к рассуждению на простой и воспроизводимой головоломке Проверка того, соблюдает ли модель строгие требования к формату ответа Повторение или расширение опубликованных результатов бенчмарков LLM с собственными API-ключами
Как установить llm-bulls-and-cows-benchmark?
Установите зависимости и настройте хуки pre-commit: pip install -r requirements.txt pre-commit install Задайте API-ключи провайдера LLM в качестве переменных окружения Настройте файл конфигурации, указав нужную модель и параметры игры Запустите бенчмарк и визуализируйте результаты: python run_benchmark.py python scripts/visualize_results.py
Где скачать llm-bulls-and-cows-benchmark?
Исходный код и инструкции по установке — на GitHub: https://github.com/stalkermustang/llm-bulls-and-cows-benchmark

Описание создано ИИ на основе README проекта. Статистика GitHub обновляется ежедневно.

Похожие проекты

Лёгкий Python-фреймворк для создания мультиагентных процессов с инструментами, передачей задач, ограничителями, сессиями и трассировкой; поддерживает OpenAI и более 100 LLM-провайдеров.

30,2 тыс.5,1 тыс.PythonMITОбновлён 10 часов назад