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置信区间

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RotomArena:面向语言模型的宝可梦对战评测基准

vibrunazo/rotomarena · A competitive Pokémon benchmark for language models: each model drafts its own team, then battles every other model on Pokémon Showdown.

RotomArena 是一个以宝可梦对战为载体的语言模型基准测试:每个模型先自行组建队伍,再在 Pokémon Showdown 上与其他模型逐回合对战,每回合给出简短思考并选择一个合法行动。项目按版本冻结规则,统一提示词、预算与裁判,基于已记录对局用 Bradley-Terry 模型计算 Elo 风格评分及自助法置信区间,并公布对局回放、模型推理、每局成本与每回合 token 数。参与方包括通过 OpenRouter 或本地 llama.cpp 接入的语言模型、决策模型、基于论文实现的规则版 PokéChamp 以及随机 AI。网站为 Astro 静态站,项目还包含将 Laya 决策模型微调用于组队的流程。

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errorbars:为 LLM 评测结果添加误差条与显著性检验的统计工具

antonsoo/errorbars · Error bars for LLM evals: clustered SEs, paired comparisons, leaderboards, and power analysis. Python + web calculator.

errorbars 是一个 Python 包兼网页计算器,用于给 LLM 评测结果补上统计不确定性:提供均值、标准误与置信区间汇总,支持配对比较、聚类稳健标准误、精确 McNemar 检验、带显著秩的排行榜以及功效分析(估计所需题目数或最小可检测效应)。可读取 lm-evaluation-harness 与 Inspect AI 的日志及 CSV/JSONL 长格式数据,基于 arXiv:2411.00640 的统计实践,帮助判断模型间的分数差距是真实提升还是噪声。

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