FlagEval （天秤）大模型评测体系及开放平台，旨在建立科学、公正、开放的评测基准、方法、工具集，协助研究人员全方位评估基础模型及训练算法的性能，同时探索利用AI方法实现对主观评测的辅助，大幅提升评测的效率和客观性。FlagEval （天秤）创新构建了“能力-任务-指标”三维评测框架，细粒度刻画基础模型的认知能力边界，可视化呈现评测结果。目前已推出语言大模型评测、多语言文图大模型评测及文图生成评测等工具，并对广泛的语言基础模型、跨模态基础模型实现了评测。后续将全面覆盖基础模型、预训练算法、微调/压缩算法等三大评测对象，包括自然语言处理（NLP）、计算机视觉（CV）、音频（Audio）及多模态（Multimodal）等四大评测场景和丰富的下游任务。
FlagEval是一款文本分类工具，旨在帮助用户快速准确地对文本进行分类。通过使用FlagEval，用户可以将大量的文本数据按照自定义的分类标准进行分类，提高工作效率和准确性。
FlagEval有哪些功能？
1. 文本分类：FlagEval可以根据用户提供的训练数据，自动学习分类模型，并对新的文本进行分类。
2. 多种分类算法：FlagEval支持多种常见的分类算法，如朴素贝叶斯、支持向量机等，用户可以根据实际需求选择合适的算法。
3. 模型评估：FlagEval可以对分类模型进行评估，提供准确率、召回率等指标，帮助用户评估模型的性能。
4. 模型保存与加载：FlagEval可以将训练好的分类模型保存到本地，方便后续使用。
应用场景：
FlagEval适用于各种文本分类场景，如情感分析、垃圾邮件过滤、新闻分类等。无论是企业还是个人用户，都可以通过使用FlagEval来提高文本分类的准确性和效率。
FlagEval （天秤）大模型评测体系：https://flageval.baai.ac.cn/
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