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欢迎访问 [LLM-Ceping] 的官方Wiki页面！我们致力于为用户提供全面的支持，以便更好地理解和使用我们的项目。
LLM-Ceping 是一个大型语言模型（Large Language Model，简称LLM）的评测平台。我们的目标是通过收集和设计高质量的评测数据，对大模型进行综合的评估，以推动LLM技术的发展和应用。这个平台鼓励用户利用自身在不同领域的知识，提交评测数据或数据集，以实现对LLM能力的客观评估。通过这样的活动，不仅可以促进LLM技术的完善，还为用户提供了现金奖励和积分激励，以表彰他们对LLM评测工作的贡献。
- 一、为什么要进行大模型评测：大模型评测小白入门指北
- 二、优质数据构建指南与案例指导（如果您的数据未审核通过，可以详细看看这一部分噢）：
- （一）先了解一下AI prompt相关知识：从🍳零到1：成为Prompt大师
- （二）再了解优质数据集有哪些标准：优质数据集构建指南
- （三）最后看看详细案例与审核员点评：为什么我构思的数据不够好？
- 三、进阶模块：
- Leaderbord（社区评测榜单）：LeaderBord （社区评测榜单）
- 待上线（On the way，敬请期待~）：
- （一）AI智能体广场
- （二）标杆模型动态
- （三）文本类数据集
- （四）图像类数据集
- （五）语音类数据集
人人都是 Prompt 工程师 ，人人都是 AI 原住民 ~ GitHub 知识库链接（欢迎⭐Star~）：https://github.com/AI-Ceping/LLM-Ceping
不同于传统的行业，AI时代，每个用户、开发者都是原住民。 我们每天都在见证着海内外不同的模型升级、琳琅满目；也作为用户直观地感知到AI给我们带来的诸多便利。 但对于百舸争流、乱花渐欲迷人眼的AI大模型舞台，如何甄选出某个能力项上最好的大模型？ 如何对各个大模型能力做到真正客观、公正的评估？
这里我们联合社区用户共建了《AI-Ceping 大模型测评知识库》，帮助大家快速了解入门AI大模型 ：
- AI 大模型评测知识分享。从0到1带大家入门大模型评测，成为Prompt大师和大语言模型评测专家。
- 各赛道大模型榜单维护。从市面上繁杂的大模型排行榜甄选出最具参考价值的LeaderBoard，降低用户的时间成本。
- 大模型资讯更新。最终标杆模型最新动态，快速捕捉大模型发现最前沿讯息。
- 数据集渠道整合（待上线）。从海量开源数据集筛选优质数据集，方便大模型使用者快速微调、评测。
- 共建 AI-Ceping（爱测评） 社区：大模型数据灵感众筹平台。由同济大学发起，鼓励用户通过自己的创意和灵感，贡献真实的AI语料，以助于大模型的持续迭代和维护。
过万优质用户使用AI-Ceping平台助力人工智能大语言模型（Large Language Model, LLM）的发展。 用户在平台提交的数据未来有机会沉淀为影响力广泛的标杆AI数据集，同时在参与提交创意的过程中，也会持续解锁丰厚的现金和礼品奖励。 大模型时代，人人勇立潮头，每一份好的灵感和创意，终将会被买单。
如果你有任何问题或建议，请通过以下方式联系我们：
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