使用 OpenCompass 评测 internlm2-chat-1.8b 模型在 MMLU 数据集上的性能

OpenCompass 是面向大模型评测的一站式平台。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！

1、面向GPU的环境安装

studio-conda -o internlm-base -t opencompass
source activate opencompass
git clone -b 0.2.4 https://github.com/open-compass/opencompass
cd opencompass
pip install -e .