LMArena是什么
LMArena是加州大学伯克利分校推出的创新AI模型评估平台，基于让用户对不同AI模型的回答进行匿名投票，衡量模型的表现。用户输入问题后，平台提供两个模型的回答，用户根据偏好选择更优答案，投票结果直接塑造公共排行榜。LMArena已帮助测试众多实验室的专有和开源模型，包括预发布版本。LMArena推动了AI模型的透明化评估，促进了社区对AI发展的深度参与和理解。
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LMArena的主要功能
模型对比与投票：平台提供两个匿名AI模型的回答，用户比较并选择更符合需求的答案，并投票选择更优的答案
公开排行榜：排行...
C-Eval是什么
C-Eval是适用于大语言模型的多层次多学科中文评估套件，由上海交通大学、清华大学和爱丁堡大学研究人员在2023年5月份联合推出，包含13948个多项选择题，涵盖52个不同的学科和四个难度级别，用在评测大模型中文理解能力。通过零样本（zero-shot）和少样本（few-shot）测试，C-Eval 能评估模型在未见过的任务上的适应性和泛化能力。
C-Eval的主要功能
多学科覆盖：C-Eval 包含 52 个不同学科的题目，涵盖 STEM、社会科学、人文科学等多个领域，全面评估语言模型的知识储备。
多层次难度分级：设有四个难度级别，从基础到高级，细致评估模型在不同难度下的推理和泛化能力。...
LLMEval是由复旦大学NLP实验室推出的大模型评测基准，最新的LLMEval-3聚焦于专业知识能力评测，涵盖哲学、经济学、法学、教育学、文学、历史学、理学、工学、农学、医学、军事学、管理学、艺术学等教育部划定的13个学科门类、50余个二级学科，共计约20W道标准生成式问答题目。...
SuperCLUE是什么
SuperCLUE 是针对中文大模型的综合性评测基准，能全面评估模型在多个维度上的性能表现。SuperCLUE 通过多轮对话、客观题测试等多种方式，从语言理解与生成、知识应用、专业技能、环境适应与安全性等四大能力象限的 12 项基础能力进行评估。SuperCLUE 对比不同模型之间的表现，支持与人类表现进行对比，为中文大模型的研发与优化提供科学依据。SuperCLUE 新增对 AI Agent 智能体的评估，重点测试工具使用和任务规划能力。SuperCLUE 定期更新榜单，发布详细的技术报告，推动中文大模型技术的发展。
SuperCLUE的主要功能
多维度能力评估：从语言理解、生成、知识应用...
H2O EvalGPT 是 H2O.ai 用于评估和比较 LLM 大模型的开放工具，它提供了一个平台来了解模型在大量任务和基准测试中的性能。无论你是想使用大模型自动化工作流程或任务，H2O EvalGPT 都可以提供流行、开源、高性能大模型的详细排行榜，帮助你为项目选择最有效的模型完成具体任务。
H2O EvalGPT 的主要特点
相关性： H2O EvalGPT 根据行业特定数据评估流行的大语言模型，从而了解其在实际场景中的表现。
透明度： H2O EvalGPT 通过开放的排行榜显示顶级模型评级和详细的评估指标，确保完全可重复性。
速度和更新：全自动和响应式平台每周更新排行榜，显着减少评估模型提交...
PubMedQA是什么
PubMedQA是专门用在生物医学研究问题回答的数据集。PubMedQA通过文献摘要回答“是/否/可能”形式的研究问题，例如“某种药物是否有效”。数据集包含1000个专家标注的问答实例、61200个未标注实例和211300个人工生成的问答对。PubMedQA为研究人员提供标准化的测试平台，用在开发和评估生物医学自然语言处理模型，帮助提升模型对生物医学文献的理解和问答能力。
PubMedQA的主要功能
提供高质量的生物医学问答数据集：PubMedQA包含1000个专家标注的问答对、61200个未标注的问答对及211300个人工生成的问答对，为生物医学自然语言处理研究提供丰富的数据资源。
作为...
OpenCompass是什么
OpenCompass是上海人工智能实验室（上海AI实验室）于2023年8月正式推出的大模型开放评测体系，通过完整开源可复现的评测框架，支持大语言模型、多模态模型各类模型的一站式评测，并定期公布评测结果榜单。OpenCompass包含 CompassKit（评估工具包）、CompassHub（基准社区）和 CompassRank（评估排行榜）三大核心部分。OpenCompass支持多种模型（如 Hugging Face 模型、API 模型等），涵盖语言、知识、推理等八大能力维度，提供零样本、少样本等多种评估方法。OpenCompass具备分布式高效评估、灵活扩展等特点，已吸引众多知名企业和高校合作，致...
HELM是什么
HELM全称Holistic Evaluation of Language Models（语言模型整体评估）是斯坦福大学推出的大模型评测体系，评测方法主要包括场景、适配、指标三大模块，每次评测的运行都需要指定一个场景，一个适配模型的提示，以及一个或多个指标。它评测主要覆盖的是英语，通过准确率、不确定性/校准、鲁棒性、公平性、偏差、毒性、推断效率综合评测模型表现，适用问答、信息检索、文本分类等任务，为语言模型提供更全面、系统的评估方法，帮助研究人员和开发者更好地理解和优化模型性能。
HELM的主要功能
全面的评估能力：HELM支持多种语言模型任务（如问答、文本分类、信息检索、文本生成、摘要等），提供多...
MMBench是什么
MMBench是多模态基准测试，由上海人工智能实验室、南洋理工大学、香港中文大学、新加坡国立大学和浙江大学的研究人员联合推出。MMBench推出一个综合评估流程，从感知到认知能力逐级细分评估，覆盖20项细粒度能力，从互联网与权威基准数据集采集约3000道单项选择题。打破常规一问一答基于规则匹配提取选项进行评测，循环打乱选项验证输出结果的一致性，基于ChatGPT精准匹配模型回复至选项。MMBench涵盖多种任务类型，如视觉问答、图像描述生成等，基于综合多维度指标，为模型提供全面的性能评估。MMBench 的排行榜展示不同模型在这些任务上的表现，帮助研究者和开发者了解当前多模态技术的发展水平，推动相关领域的技术...
CMMLU是什么
CMMLU是综合性的中文评估基准，专门用在评估语言模型在中文语境下的知识和推理能力，涵盖从基础学科到高级专业水平的67个主题。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，及需要生活常识的中国驾驶规则等。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。CMMLU提供丰富的测试数据和排行榜，支持多种评估方式，如five-shot和zero-shot测试，是衡量中文语言模型性能的重要工具。
CMMLU的主要功能
排行榜：展示不同语言模型在five-shot和zero-shot测试下的表现，帮助比较模型性能。
数据集：提供开发和测试数据，支持快速使用和评估。...