配置

FreeEval使用全面的配置系统，允许您定义评估流水线的各个方面。通过配置，您可以指定要评估的模型、要使用的数据集、要运行的评估步骤以及每个组件的行为方式。

配置结构

FreeEval配置定义了评估的完整方案。它由几个关键部分组成，这些部分协同工作，创建一个连贯的评估流水线：

models部分定义了您想要评估的语言模型。在这里，您可以指定多个模型，每个模型都有自己的配置，包括模型类型（本地、远程或基于API）、特定参数和任何认证要求。

datasets部分指定了用于评估的数据。您可以定义具有不同特性的多个数据集，允许您跨各种领域或难度级别测试模型。

steps部分概述了要应用的评估方法。每个步骤代表一种特定的评估技术或基准，并且可以通过控制其行为的参数进行配置。步骤按顺序执行，每个步骤都为总体评估做出贡献。

output部分确定结果如何记录和格式化。这允许您自定义评估结果的保存方式，使分析和分享您的发现变得更容易。

FreeEval的配置系统设计灵活，允许进行简单评估和复杂的多方面评估。您可以从基本配置开始，评估标准数据集上的单个模型，然后随着需求的发展，逐渐扩展到包括更多模型、数据集或评估步骤。

这种灵活性延伸到配置中的每个组件。对于模型，您可以指定详细参数，如上下文长度、温度或专门功能。对于数据集，您可以定义过滤条件或要应用的转换。对于步骤，您可以微调评估方法，以关注模型性能的特定方面。

以配置驱动的方法使得一致地复制评估、与他人共享评估方案以及维护每次评估如何进行的记录变得容易。这支持可重复的研究，并使模型改进随时间的系统比较成为可能。

FreeEval提供了几种管理配置的方式，从简单的配置文件到程序化创建。您可以以YAML或JSON格式定义配置，使其易于阅读、编辑和版本控制。或者，您可以使用配置构建器API以编程方式构建配置，这对于动态或参数化评估特别有用。

对于复杂的评估需求，配置可以模块化，允许您在不同评估之间重用通用组件。您可以为特定评估场景定义模板配置，然后针对特定实验或研究问题进行自定义。

通过理解FreeEval的配置系统，您可以精确控制您的模型评估，确保它们与您特定的研究或开发目标一致。配置的声明性质也使您的评估方法透明和可重现，这对于可信的机器学习研究和开发至关重要。