大模型评估系统是一种用于评估人工智能大模型(如大语言模型和多模态模型)性能的系统。这些系统通过多维度、全面的评测框架,对模型的通用能力、泛化能力、鲁棒性、跨域性能、多语言能力、解释性和安全性等多个方面进行综合评估。评估方法可以分为人工评测和自动评测,其中自动评测技术具有效率高、一致性好的特点。
全球范围内,有多个知名的大模型评估系统:
- OpenCompass:由上海人工智能实验室推出,旨在为大语言模型和多模态模型提供一站式评测服务。该系统通过开源可复现的评测框架,支持各类模型的评测,并定期公布评测结果。
- 智源评测体系:由智源研究院与中国传媒大学共同建立,基于双方在大模型评测领域的丰富科研成果与实践经验,发布并解读国内外140余个开源和商业闭源的语言及多模态大模型的全方位能力评测结果。
- C-Eval:一个全面的中文基础模型评估套件,由上海交通大学、清华大学和爱丁堡大学的研究人员开发,包含多个学科和难度级别的多项选择题,用于评估大模型的基础能力。
- FlagEval:旨在建立科学、公正、开放的评测基准、方法和工具集,协助研究人员全方位评估基础模型及训练算法的性能,并探索利用AI方法实现对主观评测的辅助。
- 通用大模型评测标准:由中国移动联合工信部中国电子技术标准化研究院、中国电信等产业各方共同发布,为产业界遴选优质AI大模型提供重要参考依据。
这些评估系统不仅帮助研究人员和开发者了解模型的性能,还推动了大模型技术的发展和应用。
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