Evaluating Llms Harness — lm-eval-harness: benchmark LLMs (MMLU, GSM8K, etc
Evaluating Llms Harness — lm-eval-harness: benchmark LLMs (MMLU, GSM8K, etc
Finding
Denne side er vigtig, fordi den giver Hermes en standardiseret måde at benchmarke LLM-kvalitet på, før modeller bliver godkendt som fallback, eksperimentel eller primær model.
What it is
`lm-evaluation-harness` er en bundled Hermes-skill til at køre kendte LLM-benchmarks som MMLU, GSM8K, HellaSwag, TruthfulQA og HumanEval. Den bruges til reproducerbare modelmålinger på HuggingFace-modeller, vLLM-backends og API-modeller. Siden beskriver installation, standard benchmarks, model-sammenligning, trænings-checkpoints, vLLM-acceleration og typiske fejl som OOM eller langsomme kørsler.
Should we use it?
Use later. Den passer godt til Lisa’s Hermes+n8n+LangGraph mission, men primært som eval-lag, ikke som daglig Hermes-drift. Den bør bruges, når Lisa vil dokumentere modelkvalitet systematisk, især i forbindelse med model approval ladder eller sammenligning af nye fallback-kandidater. Den skal ikke gøres til n8n- eller LangGraph-automation, før der findes et fast, gentaget eval-flow.
Recommendation
Brug denne skill som Hermes’ standardværktøj til model-benchmarking, men kun i en separat eval-session eller eval-profil med klare opgaver, små test-suites først og manuelle public-safe resultater.
Use now
- Når en ny model skal vurderes som eksperimentel, fallback eller primær kandidat.
- Når Hermes skal sammenligne flere modeller på samme benchmark-suite.
- Når der skal laves public-safe modelkvalitetsnoter til Hermes Agent Info.
- Når et lokalt eller hostet checkpoint skal testes mod kendte benchmarks.
- Når vLLM kan bruges til hurtigere evaluering på egnet GPU-hardware.
Do not use / wait
- Brug den ikke som daglig CoS- eller driftsautomation.
- Brug den ikke inde i n8n, medmindre eval-processen senere bliver fast og gentagelig.
- Brug den ikke i LangGraph, medmindre flere eval-agenter skal koordinere analyse, kritik og rapportering over tid.
- Vent med fuld MMLU/HumanEval-kørsel, hvis hardware, tid eller kodeeksekveringssikkerhed ikke er afklaret.
- Brug ikke benchmark-resultater direkte offentligt uden manuel review og kontekst om metode, few-shot count og modelopsætning.
Public page note
Hermes kan bruge lm-evaluation-harness som et standardiseret eval-værktøj til at sammenligne LLM’er og dokumentere modelkvalitet uden at afsløre private logs, nøgler eller intern konfiguration.