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# System prepended metadata

title: 大模型评测

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# 大模型评测

[目前大语言模型的评测基准有哪些？](https://www.zhihu.com/question/601328258)

## OpenCompass

[安装](https://opencompass.org.cn/doc)

```shell=
# runner
根据partion划分为不同的tasks
执行python命令运行task

# icl infer task
获取model执行infer
```

# 综述

[MLGroupJLU/LLM-eval-survey](https://github.com/MLGroupJLU/LLM-eval-survey)

[A Survey on Evaluation of Large Language Models - 20230706](https://arxiv.org/abs/2307.03109)

[大型语言模型评估综述](https://blog.csdn.net/c_cpp_csharp/article/details/131595335)

[大型语言模型评估综述 - 翻译与解读](https://aitechtogether.com/python/157234.html)

[microsoft/promptbench](https://github.com/microsoft/promptbench)

[大模型评测相关研究](https://llm-eval.github.io/)

[如何评测一个大语言模型？ - 微软 - 20230720](https://www.msra.cn/zh-cn/news/features/evaluation-of-large-language-models)

## 评测意义

- 研究评测可以帮助我们更好地理解大模型的长处和短处
- 研究评测可以更好地为人与大模型的协同交互提供指导和帮助
- 研究评测可以更好地统筹和规划大模型未来的发展的演变、防范未知和可能的风险

## 评测内容

What to evaluate
对海量的 LLMs 评测任务进行分类并总结评测结果

1. 自然语言处理：包括自然语言理解、推理、自然语言生成和多语言任务
2. 鲁棒性、伦理、偏见和真实性
3. 医学应用：包括医学问答、医学考试、医学教育和医学助手
4. 社会科学
5. 自然科学与工程：包括数学、通用科学和工程
6. 代理应用：将 LLMs 作为代理使用
7. 其他应用

## 评测领域

Where to evaluate
对 LLMs 评测常用的数据集和基准进行了总结

1. 用基准（General benchmarks）
2. 具体基准（Specific benchmarks）

## 评测方法

How to evaluate
总结了目前流行的两种 LLMs 评测方法

1. 自动评测：基于计算机算法和自动生成的指标，能够快速且高效地评测模型的性能
2. 工评测则：侧重于人类专家的主观判断和质量评测，能够提供更深入、细致的分析和意见

## 评测总结

LLMs 能够在哪些方面表现出色：
1. LLMs 在生成文本方面展现出熟练度，能够产生流畅且准确的语言表达。
2. LLMs 在语言理解方面表现出色，能够进行情感分析和文本分类等任务。
3. LLMs 具备强大的语境理解能力，能够生成与输入一致的连贯回答。
4. LLMs 在多个自然语言处理任务中表现出令人称赞的性能，包括机器翻译、文本生成和问答任务。

LLMs 在什么情况下可能会失败：
1. LLMs 在生成过程中可能会表现出偏差和不准确性，导致产生有偏差的输出。
2. LLMs 在理解复杂的逻辑和推理任务方面能力有限，在复杂的环境中经常出现混乱或错误。
3. LLMs 在处理大量数据集和长期记忆方面面临限制，这可能会在处理冗长的文本和涉及长期依赖的任务方面带来挑战。
4. LLMs 在整合实时或动态信息方面存在局限性，使得它们不太适合需要最新知识或快速适应变化环境的任务。
5. LLMs 对提示非常敏感，尤其是敌对提示 ，这些提示会触发新的评测和算法，提高其鲁棒性。
6. 在文本摘要领域，可以观察到 LLMs 可能在特定的评测指标上表现出低于标准的性能，这可能归因于那些特定指标的内在限制或不足。
7. LLMs 在反事实任务中 的表现不令人满意。

## 评测挑战

1. 设计 AGI 基准测试。什么是可靠、可信任、可计算的能正确衡量 AGI 任务的评测指标？
2. 设计 AGI 基准完成行为评测。除去标准任务之外，如何衡量 AGI 在其他任务，如机器人交互中的表现？
3. 稳健性评测。目前的大模型对输入的 prompt 非常不鲁棒，如何构建更好的鲁棒性评测准则？
4. 动态演化评测。大模型的能力在不断进化、也存在记忆训练数据的问题。如何设计更动态更进化式的评测方法？
5. 可信赖的评测。如何保证所设计的评测准则是可信任的？
6. 支持所有大模型任务的统一评测。大模型的评测并不是终点、如何将评测方案与大模型有关的下游任务进行融合？
7. 超越单纯的评测:大模型的增强。评测出大模型的优缺点之后，如何开发新的算法来增强其在某方面的表现？

# 中文榜单

## FlagEval

[FlagEval](https://flageval.baai.ac.cn/#/home)

智源

白盒(数据集公开)

22 个评测数据集，84,433 道题目

选择题，文本分类，主观题

提交方法：需要安装flageval提供的工具(python库)来上传模型，而且自己写好预测代码，平台提供算力

## OpenCompass

[OpenCompass](https://opencompass.org.cn/leaderboard-llm)

上海AI实验室

白盒(代码数据均开源)

五大维度设计，提供 70+ 个数据集约 40 万题的的模型评测方案，全面评估模型能力

提交方法：模型仓库地址或标准的 API 接口，平台提供算力

## Xiezhi（獬豸）

[mikegu721/xiezhibenchmark](https://github.com/mikegu721/xiezhibenchmark)

复旦大学

白盒

516个具体学科，249587道题目

提交方法：自测

## C-Eval

[C-Eval](https://cevalbenchmark.com/static/leaderboard_zh.html)

[hkust-nlp/ceval](https://github.com/hkust-nlp/ceval)

清华大学、上海交通大学和爱丁堡大学合作

灰盒(数据公开，答案未公开)

52个不同学科的13948个多项选择题

选择题

提交方法：自己预测答案，提交答案

C-Eval 是一个全面的中文基础模型评估套件。它包含了13948个多项选择题，涵盖了52个不同的学科和四个难度级别

## CMMLU

[haonan-li/CMMLU](https://github.com/haonan-li/CMMLU)

MBZUAI、上海交通大学、微软亚洲研究院

白盒

67个学科，11582道选择题

CMMLU是一个综合性的中文评估基准，专门用于评估语言模型在中文语境下的知识和推理能力。CMMLU涵盖了从基础学科到高级专业水平的67个主题。它包括：需要计算和推理的自然科学，需要知识的人文科学和社会科学,以及需要生活常识的中国驾驶规则等。此外，CMMLU中的许多任务具有中国特定的答案，可能在其他地区或语言中并不普遍适用。因此是一个完全中国化的中文测试基准。

## MMCU

[Felixgithub2017/MMCU](https://github.com/Felixgithub2017/MMCU)

BESTEASY(甲骨易)

白盒

11个学科，11845道选择题

数据需要申请，申请了之后老给你打电话寻求商务合作

## AGIEval

微软

白盒

8062

## GaoKao

复旦大学

白盒

1781道客观题和1030道主观题
