C-Eval是一个适用于大语言模型的多层次多学科中文评估套件,由上海交通大学、清华大学和爱丁堡大学研究人员在2023年5月份联合推出,包含了13948个多项选择题,涵盖了52个不同的学...
C-Eval是一个适用于大语言模型的多层次多学科中文评估套件,由上海交通大学、清华大学和爱丁堡大学研究人员在2023年5月份联合推出,包含了13948个多项选择题,涵盖了52个不同的学科和四个难度级别,用以评测大模型中文理解能力。
SuperCLUE 是一个中文通用大模型综合性评测基准,从三个不同的维度评价模型的能力:基础能力、专业能力和中文特性能力。
FlagEval(天秤)由智源研究院将联合多个高校团队打造,是一种采用“能力—任务—指标”三维评测框架的大模型评测平台,旨在提供全面、细致的评测结果。
MMLU 全称 Massive Multitask Language Understanding,是一种针对大模型的语言理解能力的测评,是目前最著名的大模型语义理解测评之一,由UC Berkeley大学的研究人员在2020年9月推出。
LLMEval是由复旦大学NLP实验室推出的大模型评测基准,最新的LLMEval-3聚焦于专业知识能力评测,涵盖哲学、经济学、法学、教育学、文学、历史学、理学、工学、农学、医学、军事学、管理学、艺术学等教育部划定的13个学科门类、50余个二级学科,共计约20W道标准生成式问答题目。
CMMLU是一个综合性的中文评估基准,专门用于评估语言模型在中文语境下的知识和推理能力,涵盖了从基础学科到高级专业水平的67个主题。
H2O EvalGPT 是 H2O.ai 用于评估和比较 LLM 大模型的开放工具,它提供了一个平台来了解模型在大量任务和基准测试中的性能。无论你是想使用大模型自动化工作流程或任务,H2O EvalGPT 都可以提供流行、开源、高性能大模型的详细排行榜,帮助你为项目选择最有效的模型完成具体任务。