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import gradio as gr
import pandas as pd
csv_filename = 'leaderboard.csv'
# url = 'https://docs.google.com/spreadsheets/d/1Oh3nrbdWjKuh9twJsc9yJLppiJeD_BZyKgCTOxRkALM/export?format=csv'
def get_data_classifica():
dataset = pd.read_csv("leaderboard_general.csv", sep=',')
if 'model ' in dataset.columns:
dataset.rename(columns={'model ': 'model'}, inplace=True)
df_classifica = dataset[['model', 'helloswag_it acc norm', 'arc_it acc norm', 'm_mmlu_it acc shot 5']]
df_classifica['media'] = df_classifica[['helloswag_it acc norm', 'arc_it acc norm', 'm_mmlu_it acc shot 5']].mean(axis=1)
df_classifica['media'] = df_classifica['media'].round(3)
df_classifica = df_classifica.sort_values(by='media', ascending=False)
df_classifica = df_classifica[['model', 'media', 'helloswag_it acc norm', 'arc_it acc norm', 'm_mmlu_it acc shot 5']]
return df_classifica
def get_data_totale():
dataset = pd.read_csv("leaderboard_general.csv", sep=',')
if 'model ' in dataset.columns:
dataset.rename(columns={'model ': 'model'}, inplace=True)
return dataset
with gr.Blocks() as demo:
with gr.Tab('Classifica Generale'):
gr.Markdown('''# Classifica generale degli LLM italiani''')
discord_link = 'https://discord.gg/m7sS3mduY2'
gr.Markdown('''
I modelli sottostanti sono stati testati con [lm_evaluation_harness](https://github.com/EleutherAI/lm-evaluation-harness) su task specifici per l'italiano introdotti con questa [PR](https://github.com/EleutherAI/lm-evaluation-harness/pull/1358).
L'intero progetto, i modelli e i dataset sono rigorosamente open source e tutti i risultati sono riproducibili lanciando dei comandi come questo:
```
lm_eval --model hf --model_args pretrained=HUGGINGFACE_MODEL_ID --tasks xcopa_it,hellaswag_it,lambada_openai_mt_it,belebele_ita_Latn,arc_it --device cuda:0 --batch_size 8
```
''')
gr.DataFrame(get_data_classifica, every=3600)
gr.Markdown(f"Contributore principale: @giux78")
gr.Markdown('''
### Reference on Italian task from mixtral paper
| Model | Arc-c | HellaS | MMUL | AVG |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| Mixtral 7x8 | 52.8 | 75.1 | 70.9 | 66.26666667 |
| LLama2 70b | 49.4 | 70.9 | 65.1 | 61.8 |
| LLama1 34B | 42.9 | 65.4 | 49.0 | 52.43333333 |
| Mistral 7B | 41.49 | 61.22 | 52.53 | 51.74 |
''')
with gr.Tab('Classifica RAG'):
gr.Markdown('''# Classifica RAG degli LLM italiani''')
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 è [questa](https://github.com/C080/open-llm-ita-leaderboard).
I modelli in cima alla classifica sono ritenuti preferibili per i task di Retrieval Augmented Generation.''')
gr.Dataframe(pd.read_csv(csv_filename, sep=';'))
gr.Markdown(f"Si ringrazia il @galatolo per il codice dell'eval.")
with gr.Tab('Eval aggiuntive'):
gr.Markdown('''# Altre evaluation''')
gr.Markdown('''Qui ci sono altri test di altri modelli, che non sono ancora stati integrati nella classifica generale.''')
gr.DataFrame(get_data_totale, every=3600)
with gr.Tab('Informazioni'):
form_link = "https://forms.gle/Gc9Dfu52xSBhQPpAA"
gr.Markdown('''# Community discord
Se vuoi contribuire al progetto o semplicemente unirti alla community di LLM italiani unisciti al nostro [discord!](https://discord.gg/m7sS3mduY2)
# Aggiungi il tuo modello
Se hai sviluppato un tuo modello che vuoi far valutare, compila il form [qui](https://forms.gle/Gc9Dfu52xSBhQPpAA) è tutto gratuito!
''')
with gr.Tab('Sponsor'):
gr.Markdown('''
# Sponsor
Le evaluation della classifica generale sono state gentilmente offerte da un provider cloud italiano [seeweb.it](https://www.seeweb.it/) specializzato in servizi di GPU cloud e AI.
''')
demo.launch()