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CHANGED
@@ -131,6 +131,12 @@ def filter_models(
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131 |
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132 |
return filtered_df
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133 |
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134 |
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135 |
demo = gr.Blocks(css=custom_css)
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136 |
with demo:
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@@ -238,7 +244,24 @@ with demo:
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238 |
leaderboard_table,
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239 |
queue=True,
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240 |
)
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241 |
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242 |
with gr.TabItem("π About", elem_id="llm-benchmark-tab-table", id=2):
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243 |
gr.Markdown(LLM_BENCHMARKS_TEXT, elem_classes="markdown-text")
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244 |
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131 |
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132 |
return filtered_df
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133 |
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134 |
+
def get_data_totale():
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135 |
+
dataset = pd.read_csv("leaderboard_general.csv", sep=',')
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136 |
+
if 'model ' in dataset.columns:
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137 |
+
dataset.rename(columns={'model ': 'model'}, inplace=True)
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138 |
+
return dataset
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139 |
+
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140 |
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141 |
demo = gr.Blocks(css=custom_css)
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142 |
with demo:
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244 |
leaderboard_table,
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245 |
queue=True,
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246 |
)
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247 |
+
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248 |
+
with gr.TabItem('Classifica RAG'):
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249 |
+
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250 |
+
gr.Markdown('''# Classifica RAG degli LLM italiani''')
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251 |
+
gr.Markdown(f'''In questa sezione i modelli sono valutati su dei task di Q&A e ordinati per F1 Score e EM (Exact Match). La repo di riferimento Γ¨ [questa](https://github.com/C080/open-llm-ita-leaderboard).
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252 |
+
I modelli in cima alla classifica sono ritenuti preferibili per i task di Retrieval Augmented Generation.''')
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253 |
+
gr.Dataframe(pd.read_csv(csv_filename, sep=';'))
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254 |
+
gr.Markdown(f"Si ringrazia il @galatolo per il codice dell'eval.")
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255 |
+
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256 |
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257 |
+
with gr.TabItem('Eval aggiuntive'):
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258 |
+
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259 |
+
gr.Markdown('''# Altre evaluation''')
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260 |
+
gr.Markdown('''Qui ci sono altri test di altri modelli valutati su molte metriche''')
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261 |
+
gr.Dataframe(get_data_totale)
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262 |
+
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263 |
+
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264 |
+
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265 |
with gr.TabItem("π About", elem_id="llm-benchmark-tab-table", id=2):
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266 |
gr.Markdown(LLM_BENCHMARKS_TEXT, elem_classes="markdown-text")
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267 |
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