如何通过MT-Bench评估大模型

最新推荐文章于 2025-09-30 21:27:37 发布
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本文探讨了如何评估大模型在处理开放性问题上的表现，如写作和对话，介绍了MT-Bench的方法，使用GPT4进行评分。同时指出了评估方法的局限性，如位置偏见和自我增强偏见。尽管有局限，MT-Bench的思路仍具有价值，可用于扩展至更多领域和模型评估。

如何评估LLM在开放性问题的回答能力

  前面三篇博客中介绍了如何评估大模型，内容包括评估大模型时常用的指标，每个指标背后的含义，如何通过编写代码实现指标的收集。对于pass@k指标，还进行了专门的说明。在前面的博客中，我们提到，对于数据集大致可以分为三类，选择题，数学题，代码生成题，对于这三类数据集，在收集指标时，实现过程都有所不同，具体如下图所示。

  可以看到，上面的数据集都找到了一种方式来评估LLM生成的内容是否正确，那么，如果是针对开放性问题，如何评估LLM的能力呢？比如让LLM写一篇优美的作文，写一封措辞友好的email等。这类问题，无法通过选择题来做标准数据集，在实际应用中，很多下游任务往往是这种更贴近人类的开放性问题任务，他不会是做一个选择题或者数学题。对于这类任务，如何有效的评估LLM的能力呢？本篇博客提到的MT-Bench评估方法就是解决该类问题的。

如何实现MT-Bench评估

MT-Bench采用的数据集

   首先来看看MT-Bench评估所采用的数据集，如下图所示，可以看到MT-Bench方法采用的数据集包含了写作、角色扮演、推理、数学、编码、人文、提取、STEM(科学（Science），技术（Technology），工程（Engineering），数学（Ma

最低0.47元/天 解锁文章
中文大模型评估数据集——C-Eval
夏栀的博客
07-29 2507
作者强调了在这种具有挑战性的环境中评估LLM的重要性， 因为目前的LLM发展已经超越了创建一个休闲的聊天机器人–它涉及到能够与各种数据类型互动、接收反馈、推理和使用工具、甚至执行行动的复杂系统或代理的发展（Mialon等 人，2023）。（Muennighoff等人，2022）是通过将多任务提示微调与预训练的多语言BLOOM模型（Scao等人，2022）相结合而创建的，不仅使用英语提示，还使用机器翻译的提示来匹配多语言任务的语言，并且被认为能够进行任务和语言无关的泛化。是对原LLaMA在中文环境中的改编。
Judging LLM-as-a-Judge with MT-Bench and Chatbot Arena阅读笔记
AlphaFinance
06-09 1019
MT-Bench 和 Chatbot Arena 是两个用于评估 LLM 聊天助手的新基准，分别侧重于多回合对话的质量和真实用户偏好。这两个基准的设计初衷是弥补现有基准在评估聊天助手人类偏好方面的不足，提供更准确和全面的评估方法。MMLU：重点评估模型在多任务、多领域的知识和理解能力。HELM：提供一个多维度的评估框架，全面评估模型的性能和实际应用中的各种表现。这两个基准各有侧重，MMLU 更关注模型的知识广度和准确性，而 HELM 则提供了一个全面的评估框架，涵盖了模型在实际应用中的多方面表现。
MTBench大模型评估工具使用指南
m0_55795613的博客
05-21 1188
其中[MODE-PATH]是模型文件的路径，[MODEL-ID]是自定义的模型名称。其中[LIST-OF-MODEL-ID]是被评测模型的ID，也就是第1步中自定义的模型名称，--model-list后面可以接多个模型ID。最后llm_judge/data/mt_bench/model_judgment目录下会生成一个jsonl文件。最后llm_judge/data/mt_bench/model_answer目录下会生成一个jsonl文件。例如可以通过--dtype float16设置模型的精度等等。
大模型系列：C-Eval中文大模型评测数据集介绍和实践
2401_85325397的博客
05-30 7967
C-Eval整体结构概述C-Eval数据预览C-Eval的Prompt范式Python脚本实现C-Eval评估ChatGLM2-6B在前文《大模型系列：LLM-Eval大模型评测理论简述》中介绍了大模型需要评测的内容，包括NLP任务知识和逻辑推理安全性对齐性等多个角度，C-Eval数据集主要用于评测大模型的知识和逻辑推理能力，即大模型是否能够认识和理解广泛的世界知识，并类似人类一样对事物进行推理规划。
性能测试工具 ab（Apache Bench）使用详解
jkzyx123的博客
04-07 1579
性能测试工具 ab（Apache Bench）使用详解
【大模型评测】常见的大模型评测数据集
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A-Itfuture的博客
01-17 2万+
同时评测分为两部分，自动化评测的客观题部分和依赖于专家打分的主观题部分，这两部分结果构成了最终的分数，您可以通过构建示例中的脚本快速对一个已部署的大模型进行评测，或者向我们提交您需要评测的模型的主观题预测结果，进行我们人工评分的流水线操作。表述为带有二元选项的填空任务，目标是为需要常识推理的给定句子选择正确的选项。MMLU 是一个包含了 57 个子任务的英文评测数据集，涵盖了初等数学、美国历史、计算机科学、法律等，难度覆盖高中水平到专家水平，有效地衡量了人文、社科和理工等多个大类的综合知识能力。
最全 高质量 大模型 -评估基准数据集（不定期更新）
u011559552的博客
09-16 4025
遇见数据集——让每个数据集都被发现，让每一次遇见都有价值。
MT-Bench-101: A Fine-Grained Benchmark for Evaluating Large Language Models in Multi-Turn Dialogues
c_cpp_csharp的专栏
03-13 966
大型语言模型（LLM）的出现极大地增强了对话系统。然而，全面评估LLM的对话能力仍然是一个挑战。以前的基准主要关注单轮对话，或对多轮对话进行粗粒度和不完整的评估，忽略了现实对话的复杂性和细粒度的细微差别。为了解决这个问题，我们介绍了MT-Bench101，它专门用于评估LLM在多轮对话中的细粒度能力。通过对真实的多轮对话数据进行详细分析，我们构建了一个三层能力分类法，包括13个不同任务中1388个多轮对话中的4208个回合。
Judging LLM-as-a-Judge with MT-Bench and Chatbot Arena
volcan的博客
12-25 1717
指令微调后的模型不一定在传统Benchmark上取得更好的结果，类似MMLU和HELM。根据人类爱好对齐后的模型，需要新的评测方法。文章提出了两个主要内容：MT-bench和Chatbot ArenaMT-bench是一系列开放式问题，用于评估聊天机器人的多回合对话和指令遵循能力——这是人类偏好的两个关键因素。MT-bench还精心构建，根据其核心能力(如推理和数学)区分聊天机器人。
小白也能看懂 | 大模型的6个评估指标
zhishi0000的博客
05-04 5894
近年来，随着深度学习技术的飞速发展，大型神经网络模型如BERT、GPT-3等已经成为自然语言处理、计算机视觉、语音识别等领域的重要工具。这些模型之所以称为"大型"，是因为它们通常包含数十亿甚至数千亿的参数，比以往的模型要庞大得多。然而，模型的规模庞大并不总是意味着性能更好，因此我们需要一套有效的方法来评估这些大型神经网络的性能。本文将探讨为什么要评估大型神经网络模型，以及如何使用一系列关键指标来评估它们。在深度学习领域，大型神经网络模型已经成为各种应用的核心。
主流开源大模型评估数据集
沐雪架构师
04-12 1120
你如果是想做大模型评估、微调、或者横向对比，不可避免要接触各种公开评估数据集。下面我给你系统地整理一下目前主流的 开源大模型评估数据集，按功能分类讲，带上用途说明👇
全网公开的大模型评测数据集整理
代码讲故事
02-26 3682
全网公开的大模型评测数据集整理。
【大模型评估】大模型评估的五类数据
最新发布
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大模型评估数据主要分为五类：1）知识类（如C-Eval、MMLU），用于评估中英文知识掌握程度；2）推理类（如GSM8K、BBH），测试数学和复杂推理能力；3）语言类（如CLUE、AFQMC），衡量中文语义理解和处理能力；4）代码类（如HumanEval、MBPP），评估代码生成质量；5）模态类（如MMBench、SEED-Bench），测试多模态任务表现。这些数据集全面检验大模型在不同领域的性能，为技术优化提供基准支持。
大模型能力评估数据集都有哪些?
kcarly的专栏
02-02 2504
SuperCLUE更注重全面性、多维度的综合评估，覆盖语言理解、专业能力和中文特性能力等多个方面，同时强调国际对比和开放性。（假设存在）可能更专注于学术知识和标准化测试场景的模拟，适用于教育领域的应用。大模型在多模态能力评估数据集上的表现通常优于单一模态数据集。多模态模型通过整合多种模态的信息，能够更全面地理解任务需求，并显著提升性能。此外，多模态模型在泛化能力和适应性方面也表现更优。然而，多模态模型的计算成本较高，并且对高质量数据集的依赖性较强。
国内首个大模型评测数据集（MMCU）问世加速完善国产AI产业图谱
weixin_63444872的博客
05-23 739
众所周知，人工智能技术在飞速演进。大模型仍有许多难关亟待解决，借助超越MMCU评测数据集，一举打破市面上所有的大语言模型只能基于英文数据集去进行测试的现状，中文大语言模型将有望构建起一个完善的评测的体系，通过发现提升大语言的缺陷提升大语言模型对于中文的理解能力，更好地服务于全球的中文用户。沙龙上，中国科学院大学网络数据重点实验室的咸宁先生则针对MMCU测试集的使用情况进行分享，解释了测试数据集的分析原理，对几大模型的测试成果进行了展示与客观分析，并指出了超越MMCU测试数据集当下尚存在一些亟待解决的问题。
汇总大语言模型LLM的评测基准数据集（BenchMarks）
日常学习与专研的记录
06-28 1万+
本文介绍大语言模型LLM的BenchMarks评测数据集，帮助评估模型能力。
2.6 大模型数据基础：大模型评估数据详解
陌北有棵树的博客
09-05 1830
本篇从大模型的评估方法，评估数据集来谈大语言模型的评估，主要侧重于数据集角度。本篇仍然是工具属性较多，整理了大量的评估数据集来源，建议是可以收藏，有需要的时候再看，我也是这样操作的
一文详看大模型长文本如何评估：四大主流评测数据集的任务设计、数据集构建方案
11-21 8018
本文主要针对长文本评估，梳理了当前具有代表性的长文本评测，包括Zero-SCROLLS、L-Eval、LongBench以及loge四个基准。其中关于数据集的选取，任务的设计，以及对现有模型的评估都具有很好的指引性，对于具体的细节信息，可以对参考文献进行查阅，会有更多的收获。
大模型评测概述-以司南为例
qq_43814415的博客
04-28 2267
本文以司南评估工具为例，介绍了大模型评测这一内容。大模型评测和以往的nlp模型评测的不同在于要考虑非常多的维度，根源在于大模型的多维能力。传统nlp模型只需要针对文本分类、ner等某个具体任务，但是大模型具有文本对话、角色扮演、文本分类等传统nlp有和没有的能力。因此，司南将其分为通用能力和特色能力两个部分，再分层划分各个子维度的能力。再回顾下开发大模型的生命周期：模型基座（base），增量预训练，sft，奖励学习，人类偏好学习。目前大多还是只走到了sft。
mt-bench下载
03-27
### 下载和安装 MT-Bench MT-Bench 是一个用于评估大语言模型性能的基准测试工具，包含了多个高质量的多轮对话问题。虽然当前提供的引用并未直接提及 MT-Bench 的具体下载链接，但可以通过以下方式获取该工具： #### 方法一：通过官方仓库克隆 通常情况下，类似的项目会托管在 GitHub 或其他代码共享平台上。可以尝试访问项目的官方存储库地址并运行以下命令以克隆该项目： ```bash git clone https://github.com/<organization>/mt-bench.git ``` 上述 URL 需要替换为实际的存储库路径。如果不确定具体的存储库位置，可以根据引用中的描述查找 ToolBench 和 MT-Bench 的相关文档或主页。 #### 方法二：手动下载压缩文件 如果没有 Git 环境或者更倾向于直接下载 ZIP 文件，则可以直接导航至项目的 Releases 页面（如果有），找到最新的版本并点击下载按钮。例如： - 前往 [GitHub Releases](https://github.com/) 页面。 - 找到对应的 `mt-bench` 项目。 - 单击 “Download ZIP” 按钮完成下载。 #### 安装依赖项 一旦成功下载了 MT-Bench 工具包，需按照 README.md 中的说明配置环境。一般步骤如下所示： 1. **解压文件** 如果是以 `.zip` 格式下载的文件，可使用以下命令解压： ```bash unzip mt-bench.zip cd mt-bench ``` 2. **设置虚拟环境** (推荐) 创建一个新的 Python 虚拟环境以隔离依赖关系： ```bash python3 -m venv env source env/bin/activate ``` 3. **安装所需依赖** 使用 pip 来安装所需的依赖项列表： ```bash pip install -r requirements.txt ``` 4. **验证安装** 运行简单的脚本来确认一切正常工作。这一步可能因项目而异，请参照官方文档的具体指引。 --- ### 注意事项 由于 MT-Bench 主要是作为学术研究的一部分开发出来的，因此某些功能可能会随着更新迭代有所变化。建议定期查看其官方文档以及社区讨论区了解最新动态[^4]。 此外，在处理此类涉及复杂数据结构的任务时，确保本地机器满足最低硬件需求是非常重要的。对于大规模评测场景来说，高性能 CPU/GPU 支持往往不可或缺。 ---
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