HELM_AI模型评测_AI569工具导航站-ai工具大全

HELM全称Holistic Evaluation of Language Models，意为语言模型整体评估。这一评测体系由斯坦福大学的研究人员精心设计，旨在全面评估语言模型在多个方面的性能。HELM评测方法主要包括场景、适配、指标三个模块，每次评测的运行都需要指定一个场景，一个适配模型的提示，以及一个或多个指标。这种设计使得HELM能够根据不同的应用场景和需求，灵活调整评测参数，从而更加准确地评估语言模型的性能。

主

要

功

能

场景模块：HELM支持多种应用场景的评测，包括问答、信息检索、摘要、文本分类等。这种设计使得HELM能够更加贴近实际应用场景，评估语言模型在不同场景下的性能。
适配模块：在评测过程中，用户需要根据所选择的场景，为模型提供适当的提示。这些提示可以帮助模型更好地理解任务要求，从而更加准确地完成任务。这种适配模块的设计使得HELM更加灵活，能够适应不同模型和任务的需求。
指标模块：HELM的评测指标涵盖了准确率、不确定性/校准、鲁棒性、公平性、偏差、毒性、推断效率等七个方面。这些指标不仅关注模型的准确性，还关注模型的可靠性、公平性和社会责任。这种全面的评测指标设计使得HELM能够更加全面、客观地评估语言模型的性能。