AlignBench: Benchmarking Chinese Alignment of Large Language Models

最新推荐文章于 2025-11-24 18:29:32 发布
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本文介绍了ALIGNBENCH，一个用于评估中文大型语言模型（LLM）一致性的全面多维基准。该基准通过真实场景数据提供自动评估，确保高可靠性和可解释性。研究人员还开发了CritiqueLLM，它能恢复GPT-4 95%的评估能力，用于评估ALIGNBENCH。所有资源将在GitHub上公开。

本文是LLM系列文章，针对《AlignBench: Benchmarking Chinese Alignment of Large Language Models》的翻译。

AlignBench:大型语言模型的中文对齐基准

摘要

对齐已成为调整指令的大型语言模型（LLM）成为有用助手的关键步骤。然而，对中文新兴LLM的一致性的有效评估仍然严重缺乏，需要针对一致性进行基于真实场景的、开放的、具有挑战性的和自动的评估。为了填补这一空白，我们引入了ALIGNBENCH，这是一个全面的多维基准，用于评估LLM在中文中的一致性。我们的基准测试配备了人在环数据管理管道，采用规则校准的多维LLM作为法官和思想链来生成解释和最终评级作为评估，确保了高可靠性和可解释性。此外，我们报告了由CritiqueLLM评估的ALIGNBENCH，这是一个专门的中文评估者LLM，恢复了GPT-4 95%的评估能力。我们将提供公共API来评估ALIGNBENCH与CritiqueLLM，以便于评估LLM的中文对齐。所有评估代码、数据和LLM生成都在https://github.com/THUDM/AlignBench可用。

1 引言

2 数据集

3 方法

4 ALIGNBENCH上的人工评估

5 ALIGNBENCH：基准测试结果

6 相关工作

7 结论

在这项研究中，我们引入了ALIGNBENCH，这是一个用于评估

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大型语言模型的基础：从理论到实践的探索之旅
步子哥的博客
01-18 1092
大型语言模型的基础不仅在于其复杂的算法和架构，更在于其背后蕴藏的深厚理论和实践经验。《FoundationsofLargeLanguageModels》为我们提供了一个全面的视角，帮助我们理解这一领域的前沿技术和未来发展方向。随着研究的不断深入，我们期待大型语言模型在更多实际应用中展现出其巨大的潜力与价值。
AlignBench：专为「中文 LLM」而生的对齐评测
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12-21 1485
对齐（Alignment），即大语言模型（LLM）与人类意图的对齐。换句话说，即让 LLM 生成结果更符合人类预期，这可能包括遵循人类的指令，理解人类的意图，进而能够产生有帮助的回答等。对齐是 LLM 能否在实际场景中得到真正应用的关键因素。而如何评估模型的对齐水平同样至关重要 —— 没有评测，就不知道优劣。但目前为止，在中文评测领域关于对齐的评测，依然是一片空白。首先，广泛使用的一些评测数据集，如 MMLU，C-Eval 等，和真实使用场景的差别较大，并不能有效评估模型的指令遵循能力。
【LLM之评测】AlignBench: Benchmarking Chinese Alignment of Large Language Models
<p>专注挖坑</p>
04-03 1203
当前大语言模型（LLMs）的发展迅速，尤其是以中文为主的模型。然而，LLMs 的alignment（对齐）是其成为有用助手的关键步骤，包括遵循人类指令和满足人类偏好的能力。然而，对于中文大语言模型的对齐效果评估仍缺乏系统研究。因此，该研究提出 AlignBench，这是一个全面的多维基准，用于评估中文大语言模型在真实场景中的对齐能力。
Benchmarking Large Language Models in Retrieval-Augmented Generation-学习翻译
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11-08 2225
检索增强生成（RAG）是一种很有前途的减轻大型语言模型（LLM）幻觉的方法。然而，现有的研究缺乏对检索增强生成对不同大型语言模型的影响的严格评估，这使得识别不同LLM的RAG能力的潜在瓶颈具有挑战性。在本文中，我们系统地研究了**检索增强生成对大型语言模型的影响**。我们分析了不同大型语言模型在RAG所需的4种基本能力方面的性能，包括**噪声鲁棒性、负抑制、信息集成和反事实鲁棒性**。为此，我们建立了检索增强生成基准（Retrieval-Augmented Genera- tion Benchmark RG
AlignBench 数据集介绍以及使用指南
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AlignBench 是第一个多维度全面评估中文大模型对齐水平的评测基准。
【LLM之评测】使用opencompass对alignbench进行主观评测
<p>专注挖坑</p>
01-08 1295
alignbench是由智普、清华等机构联合发布的测试数据集，采用多维度、规则校准的模型评价方法（LLM-as-Judge），并且结合思维链（Chain-of-Thought）生成对模型回复的多维度分析和最终的综合评分，其中数据共683条。是由上海人工智能实验室研发的面向大模型评测的一站式平台，并作为大模型标准测试工具被Meta AI官方推荐。开源可复现：提供公平、公开、可复现的大模型评测方案全面的能力维度：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。
【大模型评测】AlignBench: 多维度中文对齐评测基准
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顶会评测集解读-AlignBench: 大语言模型中文对齐基准
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12-23 1588
因此，该团队使用了三种相对先进的支持中文的 LLMs，包括 GPT-3.5-turbo、ChatGLM APIs 和 Sparkdesk，作为该团队构建流程中的难度过滤器。该团队设计了一个可持续的、包含人工参与的数据策划流程，并改进了LLM作为评判者（LLM-as-Judge）的方法，使AlignBench能够对LLMs的中文对齐进行高质量的自动评估。此外，基于规则的评分在解释方面优于一般评分，该结果证明了评分规则能够提供明确的基于参考的标准，从而有助于清晰地比较参考答案和模型答案。
【AI视野·今日NLP 自然语言处理论文速览 第三十九期】Fri, 22 Sep 2023
TomRen
09-23 1156
AI视野·今日CS.NLP 自然语言处理论文速览 Fri, 22 Sep 2023 Totally 59 papers 👉上期速览✈更多精彩请移步主页 Daily Computation and Language Papers LongLoRA: Efficient Fine-tuning of Long-Context Large Language Models Authors Yukang Chen, Shengju Qian, Haotian Tang, Xin Lai, Zhijia
高精度文本对齐神器： AlignBench
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每日一看大模型新闻（2023.12.11-12.12）智谱AI推出中文大模型对齐评测基准AlignBench；OpenAI首席科学家论文获NeurIPS时间检验奖；2024年AI趋势看这张图
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多模态对齐如何做？国防科大等最新《如何弥合模态间的差距：多模态大型语言模型》综述四大类型多模态对齐方法...
人工智能学家
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来源：专知这篇综述论文探讨了多模态大型语言模型（MLLMs），它们集成了像GPT-4这样的大型语言模型（LLMs），以处理多模态数据，如文本和视觉。MLLMs展示了如生成图像叙事和回答基于图像的问题等能力，为实现现实世界中的人机交互架起了桥梁，并暗示了通往人工通用智能的潜在路径。然而，MLLMs在处理多模态的语义差距时仍面临挑战，这可能导致错误的生成，对社会构成潜在风险。选择合适的模态对齐方法至关...
【LLM大模型】中文llama3模型哪家强？llama3汉化版微调模型大比拼
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随着llama3的发布，业界越来越多的针对其中文能力的微调版本也不断涌现出来，我们在ModelScope魔搭社区上，搜集到几款比较受欢迎的llama3中文版本模型，来从多个维度评测一下，其对齐后的中文能力到底如何？ 微调后是否产生了灾难性遗忘问题。
TensorFlow相关组件的安装
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基于学习的人工智能（1）为什么学习？
致力于大数据+AI 的应用创新。
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学习是人类最重要的认知活动之一，贯穿我们的一生。出生后，我们无时无刻不在学习：从父母那里学说话，自己尝试走路，从小伙伴那里学会折纸飞机，从老师那里学到语文、数学等各种知识。研究人员始终将光源和风扇放在同一侧，经由学习，玉米幼苗逐渐学会了“有风的地方就会有光”的规律。之后，研究人员移去光源，并改变风扇方向，玉米幼苗依然按照所学知识，向风扇方向生长。1959 年，美国计算机学家亚瑟·塞缪尔设计了一款可以自我学习的跳棋程序，并将这一新方法称为“机器学习”，从而开启了机器自我学习的道路。
中国计算机学会（CCF）推荐学术会议-A（人工智能）：ACL 2026
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2025企业微信AI落地新趋势：微盛AI·企微管家破解内外增长难题
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2025年企业微信AI落地的三大关键趋势：微盛AI·企微管家通过智能客服、精准营销和内部协作三大场景，帮助企业实现200%的客服效率提升、90%的报修响应提速和50%的员工效能增长。作为企业微信生态最大ISV服务商，微盛依托"AI+SCRM"双引擎，已服务160家500强企业，提供合规AI聊天Agent、生态闭环整合及私有化部署方案，有效解决数据孤岛问题，90%客户在3个月内实现AI能力全员覆盖。
RAG 的诞生：为了让 AI 不再“乱编”
weixin_44876263的博客
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RAG全称，中文为“检索增强生成”。其核心思想是：在生成答案时，不仅依赖大模型内部的训练知识，还能够实时访问外部知识库或文档，从而生成更加准确和可靠的内容。就像一个学生回答问题，不仅依靠自己记忆，还会去图书馆查资料，然后结合记忆和查到的资料回答问题。你问模型：“请告诉我最新的新能源补贴政策。纯模型可能只靠训练记忆，回答的是过时或模糊的信息。RAG 模型会先去查最新政策文件，再结合训练知识生成答案，因此更准确。检索资料：先找到相关文档或信息。结合生成：把找到的资料和问题一起输入模型，让模型生成答案。
REOBench: Benchmarking Robustness of Earth Observation Foundation Models
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REOBench 是一个专门设计用于评估地球观测（Earth Observation, EO）基础模型在面对各种扰动和不确定性时的稳健性（robustness）的基准测试框架。该框架的提出旨在解决当前地球观测模型在实际应用中可能面临的稳定性与可靠性问题，尤其是在多变的环境条件和数据质量波动的情况下。通过系统性地引入多种扰动类型和强度，REOBench 提供了一个标准化的评估平台，帮助研究人员和开发者更好地理解模型的行为边界及其潜在的脆弱点。 REOBench 的设计核心在于其扰动生成机制和评估指标。它通过在输入数据中引入不同类型的扰动（如噪声、模糊、遮挡、光照变化等）来模拟现实世界中的不确定性[^1]。这些扰动不仅覆盖了空间分辨率的变化，还包括时间分辨率的差异，从而更全面地测试模型在时空维度上的稳健性。此外，REOBench 还考虑了模型对极端天气条件、传感器误差以及其他非理想观测条件的适应能力。 在地球观测基础模型的稳健性评估中，REOBench 提供了一套多维度的性能指标，包括但不限于准确率、召回率、F1 分数以及模型在扰动下的性能退化曲线。这些指标帮助评估模型在面对扰动时的鲁棒性和泛化能力，同时也为模型改进提供了明确的方向。例如，通过分析模型在不同扰动下的表现，研究人员可以识别出模型在特定场景下的薄弱环节，并针对性地进行优化。 REOBench 的应用不仅限于模型的性能评估，它还可以作为模型训练和验证的辅助工具。通过在训练过程中引入 REOBench 中的扰动样本，模型可以学习到更具鲁棒性的特征表示，从而在实际应用中表现出更高的稳定性和可靠性。这种方法类似于对抗训练，但更注重于地球观测领域的特定扰动类型和实际应用场景。 以下是一个简单的扰动生成示例，用于模拟输入数据中的噪声扰动： ```python import numpy as np def add_gaussian_noise(data, mean=0, std=0.1): """ 在输入数据中添加高斯噪声以模拟扰动。 参数: data (np.array): 输入数据 mean (float): 噪声的均值 std (float): 噪声的标准差 返回: np.array: 添加噪声后的数据 """ noise = np.random.normal(mean, std, data.shape) return data + noise # 示例使用 input_data = np.random.rand(100, 100) # 模拟一个100x100的遥感图像数据 noisy_data = add_gaussian_noise(input_data) ```
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