LLMEval是由复旦大学NLP实验室推出的大模型评测基准，主要用于评估自然语言处理（NLP）领域中大型语言模型的性能。
专业知识能力评测：最新的LLMEval-3聚焦于专业知识能力评测，涵盖了教育部划定的13个学科门类、50余个二级学科，共计约20万道标准生成式问答题目。这些学科包括哲学、经济学、法学、教育学、文学、历史学、理学、工学、农学、医学、军事学、管理学和艺术学等。
多样化的评测任务：LLMEval包含多个不同的评测任务，覆盖了自然语言处理的多个应用场景，如文本分类、文本生成、机器翻译、情感分析等。这些任务能够全面评估大型语言模型的性能和潜力。
公平、可靠、可持续的评测方法：LLMEval旨在为研究者和开发者提供一种公平、可靠、可持续的评测方法，以帮助他们比较和优化不同的大型语言模型。
公开、透明的评测平台：LLMEval还提供了一个公开、透明的评测平台，方便研究者和开发者实时跟踪和分析评测结果。
总之，LLMEval是一个全面、高效、灵活的自然语言处理评估工具，能够帮助研究者和开发者更深入地理解其NLP模型的性能，从而推动自然语言处理技术的发展。
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