【书生大模型实战】L1-OpenCompass 评测 InternLM-1.8B 实践

一、关卡任务

基础任务（完成此任务即完成闯关）

• 使用 OpenCompass 评测 internlm2-chat-1.8b 模型在 MMLU 数据集上的性能，记录复现过程并截图。

进阶任务（闯关不要求完成此任务）

• 使用 OpenCompass 进行主观评测（选做）
• 使用 OpenCompass 评测 InternLM2-Chat-1.8B 模型使用 LMDeploy部署后在 MMLU 数据集上的性能（选做）
• 使用 OpenCompass 进行调用API评测（优秀学员必做）

二、实验过程

2.1 OpenCompass介绍

OpenCompass2.0，又称“司南”，是由上海人工智能实验室科学家团队正式发布了大模型开源开放评测体系。其主要是用于为大语言模型、多模态模型等提供一站式评测服务。其主要特点如下：

• 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
• 丰富的模型支持：已支持 20+ HuggingFace 及 API 模型
• 分布式高效评测：一行命令实现任务分割和分布式评测，数小时即可完成千亿模型全量评测
• 多样化评测范式：支持零样本、小样本及思维链评测，结合标准型或对话型提示词模板，轻松激发各种模型最大性能
• 灵活化拓展：想增加新模型或数据集？想要自定义更高级的任务分割策略，甚至接入新的集群管理系统？OpenCompass 的一切均可轻松扩展！

2.2 评测方法

OpenCompass 采取客观评测与主观评测相结合的方法。针对具有确定性答案的能力维度和场景，通过构造丰富完善的评测集，对模型能力进行综合评价。针对体现模型能力的开放式或半开放式的问题、模型安全问题等，采用主客观相结合的评测方式。

2.2.1 主观评测

语言表达生动精彩，变化丰富，大量的场景和能力无法凭借客观指标进行评测。针对如模型安全和模型语言能力的评测，以人的主观感受为主的评测更能体现模型的真实能力，并更符合大模型的实际使用场景。 OpenCompass 采取的主观评测方案是指借助受试者的主观判断对具有对话能力的大语言模型进行能力评测。在具体实践中，我们提前基于模型的能力维度构建主观测试问题集合，并将不同模型对于同一问题的不同回复展现给受试者，收集受试者基于主观感受的评分。由于主观测试成本高昂，本方案同时也采用使用性能优异的大语言模拟人类进行主观打分。在实际评测中，本文将采用真实人类专家的主观评测与基于模型打分的主观评测相结合的方式开展模型能力评估。 在具体开展主观评测时，OpenComapss 采用单模型回复满意度统计和