大模型评测榜单

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1.Chatbot Arena添加链接描述

  • Chatbot Arena - 一个面向大型语言模型 (LLM) 的众包随机对战平台。我们使用超过 300 万用户投票来计算 Elo 评分。
  • MMLU——一项用于测量模型在 57 项任务上的多任务准确性的测试。
  • Arena-Hard-Auto——针对指令调整的 LLM 的自动评估工具

2.LiveBench添加链接描述
一款专为 LLM 设计的基准测试集,在设计时充分考虑了测试集污染和客观评估。它有一下特性:

  • LiveBench 通过定期发布新问题来限制潜在的污染
  • 每个问题都有可验证的、客观的真实答案,无需llm评估
  • 目前包含 7 个类别的 21 个不同任务,将随着时间的推移发布新的、更难的任务

3.LiveCodeBench添加链接描述
LiveCodeBench是一个全面且无污染的 LLM 代码评估基准,从LeetCode、AtCoder和Codeforces平台上的定期竞赛中收集问题 ,并使用它们构建一个整体基准,用于持续评估各种与代码相关的场景中的LLM。LiveCodeBench 尤其关注更广泛的代码相关功能,例如自我修复、代码执行和测试输出预测,而不仅仅是代码生成。目前,LiveCodeBench 托管了 2023 年 5 月至 2024 年 2 月期间发布的 300 多个高质量编码问题。我们在 LiveCodeBench 场景下评估了 29 个 LLM,并提出了先前基准测试中未曾揭示的新颖实证发现。

视频

### 大模型基准测试的排行榜与性能对比 #### 超大规模语言模型综合测评基准 SuperCLUE SuperCLUE 是一种专门用于评估中文通用大模型的综合性测评基准[^3]。它的设计目标在于全面衡量当前中文大模型的实际表现,尤其是在面对复杂任务时的能力水平。该基准涵盖了多个维度的能力测试,包括但不限于自然语言理解、对话生成以及逻辑推理等方面。具体来说,SuperCLUE 提供了三个核心评测标准: - **OPEN多轮开放式基准**:模拟真实场景下的连续交互过程,考察模型在长时间对话中的连贯性和准确性。 - **OPT三大能力客观题基准**:通过标准化试题的形式来量化分析模型的知识储备量及其应用技巧。 - **琅琊榜匿名对战基准**:让不同的AI系统相互竞争,在未知身份的前提下完成指定挑战项目。 此外,值得注意的是,SuperCLUE会定期按月份发布最新版本的数据集和排名情况,以便及时反映技术进步趋势并指导后续研究方向[^1]。 #### AlpacaEval 排行榜 相比之下,AlpacaEval 则采取了一种完全不同的评价机制——利用高级别预训练模型如 GPT-4 来充当裁判角色,负责评判其他候选者的表现优劣程度[^2]。这种方法的优势在于能够获得更加精确可靠的结果反馈;然而由于依赖昂贵资源运行计算操作的原因,导致其整体更新频率较低,可能无法迅速捕捉到行业内的快速变化动态。 以下是两种主流评测体系的主要特点总结表: | 特性 | SuperCLUE | AlpacaEval | |--------------------|------------------------------------|--------------------------------| | 测评对象 | 中文通用大模型 | 各类大型语言模型 | | 更新周期 | 每月 | 较慢 | | 主要方法论 | 结合实际应用场景设置多样化考核指标 | 使用更先进的LLM作为评分工具 | 对于希望了解特定领域内领先解决方案的技术人员而言,这两种类型的排行列表都是非常有价值的参考资料源之一。它们不仅揭示了个别产品的强项弱项所在之处,同时也促进了整个行业的健康发展态势向前迈进一大步。 ```python # 示例代码展示如何解析JSON格式的大模型评测数据 import json def load_model_evaluations(file_path): with open(file_path, 'r', encoding='utf-8') as file: data = json.load(file) evaluations = [] for entry in data['entries']: model_name = entry.get('model') score = entry.get('score') date_updated = entry.get('dateUpdated') evaluation_summary = f"{model_name}: Score={score}, Last Updated={date_updated}" evaluations.append(evaluation_summary) return "\n".join(evaluations) print(load_model_evaluations("example.json")) ```
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