隨著大語言模型（LLM）的快速發(fā)展，如何科學(xué)、全面地評(píng)估其能力成為業(yè)界關(guān)注的核心問題。無論是研究人員、開發(fā)者，還是產(chǎn)品經(jīng)理，都需要有效的評(píng)測(cè)工具來衡量模型的表現(xiàn)，優(yōu)化產(chǎn)品體驗(yàn)。本文將詳細(xì)介紹目前主流的大模型評(píng)測(cè)平臺(tái)和評(píng)測(cè)基準(zhǔn)，幫助你選擇最合適的評(píng)測(cè)方案。

先給大家放一個(gè)簡要版本

一、簡要版

大模型評(píng)測(cè)主要依賴兩個(gè)方面：評(píng)測(cè)平臺(tái) 和 評(píng)測(cè)基準(zhǔn)。

1. 主要評(píng)測(cè)平臺(tái)

• Open LLM Leaderboard（Hugging Face）：開源排名平臺(tái)，采用多個(gè)基準(zhǔn)評(píng)估公開模型。
• HELM（斯坦福）：全面評(píng)估框架，涵蓋16種任務(wù)，關(guān)注可復(fù)現(xiàn)性和倫理。
• OpenCompass（商湯）：支持50+數(shù)據(jù)集，適用于中英文及多模態(tài)任務(wù)。
• SuperCLUE：中文大模型評(píng)測(cè)，分為開源和商業(yè)排名。
• AlpacaEval：基于GPT-4的自動(dòng)化評(píng)測(cè)，適合快速對(duì)比模型質(zhì)量。

2. 主要評(píng)測(cè)基準(zhǔn)

• MMLU：57個(gè)學(xué)科，測(cè)試多任務(wù)知識(shí)。
• C-Eval / CMMLU：專注中文，涵蓋52+學(xué)科。
• GSM8K：數(shù)學(xué)推理，測(cè)試分步計(jì)算能力。
• HumanEval：代碼能力評(píng)估，164道編程題。
• TruthfulQA：檢測(cè)模型生成內(nèi)容的真實(shí)性。
• GAOKAO-Bench：基于高考題，評(píng)估邏輯推理和知識(shí)應(yīng)用。

3. 選擇建議

• 通用能力：MMLU、C-Eval、HELM。
• 中文能力：SuperCLUE、CMMLU、GAOKAO-Bench。
• 真實(shí)性/安全性：TruthfulQA、HELM倫理模塊。
• 代碼能力：HumanEval、MBPP。
• 自動(dòng)化評(píng)估：AlpacaEval、OpenCompass。

如果需要對(duì)比模型排名，Open LLM Leaderboard 是最佳選擇；如果關(guān)注中文能力，建議使用 C-Eval 或 SuperCLUE。

二、詳細(xì)版

1. Open LLM Leaderboard（Hugging Face）

簡介：Hugging Face 推出的開源大模型排名平臺(tái)，使用多個(gè)學(xué)術(shù)基準(zhǔn)評(píng)估模型的綜合能力。

支持基準(zhǔn)：ARC（常識(shí)推理）、HellaSwag（情境推斷）、MMLU（多任務(wù)知識(shí)）、TruthfulQA（真實(shí)性）等。

特點(diǎn)：

• 開源透明，支持社區(qū)提交模型測(cè)試。
• 采用統(tǒng)一的評(píng)測(cè)標(biāo)準(zhǔn)，適用于公開可訪問的模型。

鏈接：Hugging Face 官網(wǎng) Open LLM Leaderboard 頁面。

2. HELM（Holistic Evaluation of Language Models，斯坦福大學(xué)）

簡介：斯坦福大學(xué)提出的全面評(píng)估框架，覆蓋語言理解、推理、生成等 16 種任務(wù)和 30+ 數(shù)據(jù)集。

支持場(chǎng)景：問答、摘要、代碼生成、倫理安全性等。

特點(diǎn)：

• 強(qiáng)調(diào)多維度評(píng)估，可復(fù)現(xiàn)性高。
• 生成詳細(xì)報(bào)告，便于對(duì)比分析。

鏈接：HELM 官網(wǎng)。

3. OpenCompass（商湯科技）

簡介：商湯科技推出的開源評(píng)測(cè)體系，支持 50+ 數(shù)據(jù)集與 30 萬條問題，覆蓋中英文及多模態(tài)任務(wù)。

支持任務(wù)：知識(shí)、推理、代碼、創(chuàng)作等。

特點(diǎn)：

• 模塊化設(shè)計(jì)，支持自定義評(píng)測(cè)流程。
• 適用于企業(yè)級(jí)應(yīng)用的評(píng)測(cè)需求。

鏈接：OpenCompass GitHub 倉庫。

4. SuperCLUE（中文通用大模型綜合性評(píng)測(cè)基準(zhǔn)）

簡介：專注于中文大模型評(píng)測(cè)，涵蓋基礎(chǔ)能力、專業(yè)領(lǐng)域和安全性等維度。

特點(diǎn)：

• 包含 SuperCLUE-OPEN（開源模型排名）和 SuperCLUE（閉源商業(yè)模型排名）。
• 適用于中文環(huán)境下的模型能力評(píng)估。

鏈接：SuperCLUE 官網(wǎng)。

5. AlpacaEval

簡介：基于 GPT-4 的自動(dòng)化評(píng)估工具，側(cè)重模型輸出與人類偏好的對(duì)齊。

特點(diǎn)：

• 快速反饋生成質(zhì)量，適合迭代優(yōu)化。
• 適用于對(duì)齊微調(diào)場(chǎng)景。

鏈接：AlpacaEval GitHub 倉庫。

（詳細(xì)版）二、大模型評(píng)測(cè)基準(zhǔn)

1. MMLU（Massive Multitask Language Understanding）

領(lǐng)域：涵蓋數(shù)學(xué)、物理、法律、醫(yī)學(xué)等 57 個(gè)學(xué)科。

用途：測(cè)試模型跨領(lǐng)域知識(shí)掌握能力。

開發(fā)者：UC Berkeley、Meta 等。

2. C-Eval 與 CMMLU（中文知識(shí)評(píng)測(cè)）

特點(diǎn)：

• C-Eval 覆蓋 52 個(gè)學(xué)科，CMMLU 擴(kuò)展至人文、社科等，專注中文場(chǎng)景。
• 適用于中文模型的專業(yè)知識(shí)能力評(píng)測(cè)。

鏈接：C-Eval GitHub 倉庫。

3. GSM8K（數(shù)學(xué)推理）

內(nèi)容：8.5K 道小學(xué)數(shù)學(xué)應(yīng)用題，測(cè)試分步推理能力。

開發(fā)者：OpenAI。

4. HumanEval（代碼生成）

內(nèi)容：164 道編程題，評(píng)估代碼功能正確性。

開發(fā)者：OpenAI。

5. TruthfulQA（真實(shí)性評(píng)估）

目標(biāo)：檢測(cè)模型生成內(nèi)容的真實(shí)性，避免“幻覺”回答。

數(shù)據(jù)集：817 道設(shè)計(jì)陷阱的問題。

6. GAOKAO-Bench（中國高考題評(píng)測(cè)）

特點(diǎn)：基于高考真題，評(píng)估邏輯推理與學(xué)科知識(shí)應(yīng)用能力。

開發(fā)者：復(fù)旦大學(xué)等。

三、如何選擇合適的評(píng)測(cè)工具？

不同用戶需求下，適用的評(píng)測(cè)工具有所不同：

• 通用能力評(píng)估：MMLU、C-Eval、HELM。
• 中文場(chǎng)景測(cè)試：SuperCLUE、CMMLU、GAOKAO-Bench。
• 真實(shí)性與安全性：TruthfulQA、HELM 倫理模塊。
• 代碼生成能力：HumanEval、MBPP。
• 自動(dòng)化評(píng)估：AlpacaEval、OpenCompass。

如果你希望對(duì)比不同模型，可以使用 Open LLM Leaderboard 或 SuperCLUE-OPEN；如果你關(guān)注中文模型性能，C-Eval 和 GAOKAO-Bench 是不錯(cuò)的選擇。

結(jié)語

選擇合適的評(píng)測(cè)工具和基準(zhǔn)對(duì)于理解大模型的能力至關(guān)重要。不同的平臺(tái)和基準(zhǔn)各有側(cè)重，開發(fā)者和研究人員可以根據(jù)具體需求進(jìn)行組合使用，以獲得更全面的評(píng)測(cè)結(jié)果。

在未來，隨著大模型技術(shù)的不斷發(fā)展，評(píng)測(cè)工具也將不斷完善，幫助我們更精準(zhǔn)地衡量和優(yōu)化模型能力。如果你有更好的評(píng)測(cè)經(jīng)驗(yàn)或工具推薦，歡迎留言交流！