Z-Bench 开源项目使用教程

Z-Bench 开源项目使用教程

z-bench Z-Bench 1.0 by 真格基金：一个麻瓜的大语言模型中文测试集。Z-Bench is a LLM prompt dataset for non-technical users, developed by an enthusiastic AI-focused team in Zhenfund. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/zb/z-bench

1. 项目介绍

Z-Bench 是由真格基金开发的一个针对非技术用户的中文大语言模型测试集。该项目旨在为非技术人员提供一种定性测试大模型对话式产品（如 ChatGPT 类产品）的工具。Z-Bench 包含了300个Prompts，从基础能力、进阶能力和垂直能力三个角度出发，覆盖了多种类型的自然语言处理任务。

2. 项目快速启动

首先，您需要克隆或者下载 Z-Bench 的仓库到本地环境。

git clone https://github.com/zhenbench/z-bench.git
cd z-bench

接下来，您可以查看项目中的 CSV 文件来获取测试数据。

# 查看基础能力测试数据
cat common.samples.csv

# 查看进阶能力测试数据
cat emergent.samples.csv

# 查看垂直能力测试数据
cat specialized.samples.csv

3. 应用案例和最佳实践

使用 Z-Bench 进行测试时，您可以挑选适合的 Prompts 来评估大模型对话式产品的能力。以下是一些应用案例：

• 基础能力测试：使用 common.samples.csv 中的 Prompts 来检验模型对日常对话的处理能力。
• 进阶能力测试：通过 emergent.samples.csv 中的 Prompts 来评估模型的复杂问题处理能力。
• 垂直能力测试：利用 specialized.samples.csv 中的 Prompts 来测试模型在特定领域的知识应用。

最佳实践是结合实际使用场景，通过对比不同模型的回答，来评价它们的性能。

4. 典型生态项目

目前，Z-Bench 作为一个测试集，已经被一些研究人员和开发者用于评估和对比各种大语言模型。在生态中，您可以找到以下典型项目：

• 模型评估工具：用于自动评估模型对 Z-Bench 测试集的回答。
• 对话系统：在开发对话系统时，使用 Z-Bench 作为性能基准。
• 学术研究：在自然语言处理相关的学术研究中，作为评价模型性能的辅助工具。

通过这些生态项目，Z-Bench 不仅为非技术人员提供了测试工具，也为整个学术界和工业界提供了共同的评价标准。

z-bench Z-Bench 1.0 by 真格基金：一个麻瓜的大语言模型中文测试集。Z-Bench is a LLM prompt dataset for non-technical users, developed by an enthusiastic AI-focused team in Zhenfund. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/zb/z-bench