HELM

产品介绍

功能与优势亮点

1. 丰富的模型覆盖：涵盖 142 个模型，包括 AI21 Labs、Anthropic、OpenAI、Meta 等众多知名机构开发的模型，如 GPT – 4 – 1106 – preview、Llama 2 (70B) 等。用户可以对比不同模型在相同场景下的表现，了解各模型的优势和不足。
2. 多样的评估场景：包含 87 个场景，涉及问答、信息检索、总结、情感分析、毒性检测、文本分类等多个领域。例如，在问答场景中有 MMLU、BoolQ、NarrativeQA 等；在信息检索场景中有 MS MARCO 的不同赛道。全面的场景覆盖可以更全面地评估模型的能力。
3. 全面的评估维度：从语言、知识、推理、数据处理、危害、效率、校准等多个维度进行评估。例如，在语言维度评估模型对不同语言数据集的处理能力；在推理维度通过各种数学和逻辑问题考察模型的推理能力，确保评估的全面性。
4. 跨领域场景设置：除了常见的通用场景，还设置了生物医学、临床、金融、客户服务、教育等特定领域的场景，以及涉及历史数据、非母语使用者、边缘化群体数据等特殊情况的场景，能更好地适应不同领域和特殊需求的模型评估。
5. 开源可拓展：通过 GitHub 开源，方便研究人员和开发者进行拓展和改进。用户可以根据自己的需求添加新的模型和场景，推动评估体系的不断发展。

应用场景

1. 科研人员：科研人员可以利用 HELM 评估新开发的语言模型，对比不同模型在各评估维度和场景下的表现，为研究提供参考，推动语言模型技术的发展。
2. 企业开发者：企业开发者在选择语言模型应用于业务时，通过 HELM 的评估结果，了解模型在不同场景下的性能，选择最适合企业业务需求的模型，提高开发效率和业务质量。
3. 学术交流：在学术会议和交流活动中，HELM 的评估结果可以作为模型性能的重要参考，促进学术交流和合作。

用户评价

竞品对比

常见问题

1. 如何获取评估结果数据：目前文档未提及具体获取方式，可通过访问 GitHub 仓库或联系平台相关人员咨询。
2. 是否可以添加自定义模型进行评估：由于平台开源，理论上可以添加自定义模型，但具体操作方法和要求可参考 GitHub 上的文档或向社区寻求帮助。
3. 评估场景是否会更新：随着语言模型技术的发展和新需求的出现，评估场景可能会进行更新，可关注 GitHub 仓库和平台官网获取最新动态。