产品简介
p2l P2L（Prompt-to-Leaderboard）通过自然语言提示生成特定排行榜，解决传统LLM评估中平均指标掩盖个体差异的痛点，适合AI研究人员和开发者进行精细化模型评估和智能查询路由。
核心功能
- 生成自定义提示的LLM排行榜
- 支持无监督任务特定评估
- 智能路由查询到最优模型
- 提供个性化模型评估
- 部署为OpenAI兼容服务
快速开始
- 第一步：使用curl安装uv环境管理工具
- 第二步：创建并激活Python 3.10虚拟环境
- 第三步：安装服务端依赖包如serve_requirements.txt
- 第四步：运行python -m p2l.endpoint命令启动服务
界面预览
与其他方案对比
| 对比项 | p2l | 同类方案 |
|---|---|---|
| 评估粒度 | 基于提示的个性化排行榜，捕捉细微差异 | 传统平均评估，忽略用户和提示特定变化 |
适合谁用
- AI研究人员：用于精细化评估不同提示下LLM性能
- 应用开发者：用于优化LLM查询路由以降低成本
- 数据科学家：用于自动化模型优缺点分析
下载与版本
当前最新版本为 main，发布于 。支持 Windows、macOS、Linux。
⚠️ 注意：本项目仅提供源代码下载，不包含可直接运行的安装包（exe/dmg/apk 等。下载后需要自行编译构建才能使用，适合有一定开发经验的用户。如果你不熟悉编译流程，建议寻找同类开箱即用的替代方案。
注意事项
- 本工具仅供学习和研究使用，请遵守相关法律法规。
- 请尊重内容创作者版权，勿将下载内容用于商业或非法传播。
- 项目源码地址：https://github.com/lmarena/p2l