LLM基准测试是评估自然语言处理（NLP）迅速发展领域中大语言模型（LLM）的重要组成部分。这些基准使研究人员和开发人员能够系统地评估不同模型在各种任务上的执行方式，从而提供了对其优势和劣势的见解。通过标准化评估框架，LLM基准测试有助于阐明模型功能的持续进步，同时为进一步的研发提供信息。
什么是LLM基准？
LLM基准测试是标准化评估框架，提供了客观标准来评估和比较各种大型语言模型的性能。这些框架提供了清晰的指标，可用于评估不同的能力，有助于确保LLM中的进步得到准确认可和理解。
LLM基准的类型
LLM基准可以根据其测量的特定功能进行分类。了解这些类型可以帮助选择正确的基准测试以评估特定模型或任务。
推理和常识基准
- Hellaswag： 通过要求模型准确完成视频标题来评估常识推断。
- 降低： 测试通过基于文本的分类和计数等任务来读取理解和离散推理。
真实和问答（QA）基准
- 真实性： 评估模型产生真实和准确反应的能力，以最大程度地减少偏见。
- GPQA： 来自生物学和物理等领域的特定领域问题挑战模型。
- mmlu： 衡量各种主题的知识和推理，可用于零射门和几乎没有射击场景。
数学基准
- GSM-8K： 通过成绩级数学问题评估基本算术和逻辑推理。
- 数学： 评估从基本算术到高级演算的一系列数学概念的熟练程度。
编码基准
- Humaneval： 测试模型在理解和生成代码方面的能力，通过评估从DocString输入开发的程序。
对话和聊天机器人基准
- 聊天机器人竞技场： 一个交互式平台，旨在根据对话中的人类偏好评估LLM。
LLM基准中的挑战
尽管LLM基准测试对于模型评估至关重要，但一些挑战阻碍了其有效性。了解这些挑战可以指导基准设计和用法的未来改进。
迅速灵敏度
提示的设计和措辞可以显着影响评估指标，通常掩盖了模型的真正功能。
构造有效性
由于LLM可以处理的任务范围不同，因此评估复杂化，因此建立可接受的答案可能会出现问题。
范围有限
现有的基准可能无法评估新兴LLM的新功能或创新技能，从而限制了它们的效用。
标准化差距
缺乏普遍接受的基准可能会导致不一致和多样化的评估结果，从而破坏了比较工作。
人类评估
人类评估虽然有价值，但却是资源密集型和主观的，这使对抽象性摘要等细微差别的任务的评估变得复杂。
LLM基准评估人员
为了促进比较和排名，已经出现了几个平台，为各种LLM提供了结构化评估。这些资源可以帮助研究人员和从业人员为其需求选择适当的模型。
通过拥抱脸打开LLM排行榜
该排行榜为开放LLM和聊天机器人提供了一个全面的排名系统，涵盖了各种任务，例如文本生成和问答。
大型代码模型排行榜通过拥抱脸
该排行榜专门用于评估针对HumaneVal等基准测试的多语言代码生成模型的性能。
Simple-Evals撰写的Openai
用于进行基准评估的轻量级框架，可以与最新的对应物进行比较，包括零射门评估。
