
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。
其中基础能力能力包括: 语义理解、对话、逻辑推理、角色模拟、代码、生成与创作等10项能力。
专业能力包括: 包括了中学、大学与专业考试,涵盖了从数学、物理、地理到社会科学等50多项能力。
中文特性能力: 针对有中文特点的任务,包括了中文成语、诗歌、文学、字形等10项多种能力。
数据统计
数据评估
关于SuperCLUE特别声明
本站智能信息网提供的SuperCLUE都来源于网络,不保证外部链接的准确性和完整性,同时,对于该外部链接的指向,不由智能信息网实际控制,在2025年4月23日 下午2:53收录时,该网页上的内容,都属于合规合法,后期网页的内容如出现违规,可以直接联系网站管理员进行删除,智能信息网不承担任何责任。
相关导航

Open LLM Leaderboard 是最大的大模型和数据集社区 HuggingFace 推出的开源大模型排行榜单,基于 Eleuther AI Language Model Evaluation Harness(Eleuther AI语言模型评估框架)封装。由于社区在发布了大量的大型语言模型(LLM)和聊天机器人之后,往往伴随着对其性能的夸大宣传,很难过滤出开源社区取得的真正进展以及目前的最先进模型。因此,Hugging Face 使用 Eleuther AI语言模型评估框架对模型进行四个关键基准测试评估。这是一个统一的框架,用于在大量不同的评估任务上测试生成式语言模型。Open LLM Leaderboard 的评估基准AI2 推理挑战(25-shot):一组小学科学问题HellaSwag(10-shot):一个测试常识推理的任务,对人类来说很容易(大约95%),但对SOTA模型来说具有挑战性。MMLU(5-shot)- 用于测量文本模型的多任务准确性。测试涵盖57个任务,包括基本数学、美国历史、计算机科学、法律等等。TruthfulQA(0-shot)- 用于测量模型复制在在线常见虚假信息中的倾向性。

FlagEval
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。该平台已提供了 30 多种能力、5 种任务和 4 大类指标,共 600 多个维度的全面评测,任务维度包括 22 个主客观评测数据集和 84433 道题目。

MMBench
MMBench是一个多模态基准测试,由上海人工智能实验室、南洋理工大学、香港中文大学、新加坡国立大学和浙江大学的研究人员推出。该体系开发了一个综合评估流程,从感知到认知能力逐级细分评估,覆盖20项细粒度能力,从互联网与权威基准数据集采集约3000道单项选择题。打破常规一问一答基于规则匹配提取选项进行评测,循环打乱选项验证输出结果的一致性,基于ChatGPT精准匹配模型回复至选项。MMBench的特点和优势基于感知与推理,将评估维度逐级细分。约 3000 道单项选择题,覆盖目标检测、文字识别、动作识别、图像理解、关系推理等 20 个细粒度评估维度更具鲁棒性的评估方式。相同单选问题循环选项提问,模型输出全部指向同一答案认定为通过,相比传统1次性通过评估 top-1 准确率平均下降 10% ~ 20%。最大程度减少各种噪声因素对评测结果的影响,保证了结果的可复现性。更可靠的模型输出提取方法。基于 ChatGPT 匹配模型输出与选项,即使模型未按照指令输出也可准确匹配至最合理选项

H2O EvalGPT
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。H2O EvalGPT 的主要特点相关性: H2O EvalGPT 根据行业特定数据评估流行的大语言模型,从而了解其在实际场景中的表现。透明度: H2O EvalGPT 通过开放的排行榜显示顶级模型评级和详细的评估指标,确保完全可重复性。速度和更新:全自动和响应式平台每周更新排行榜,显着减少评估模型提交所需的时间。范围:评估各种任务的模型,并随着时间的推移添加新的指标和基准,以全面了解模型的功能。交互性和人工一致性: H2O EvalGPT 提供手动运行 A/B 测试的能力,提供对模型评估的进一步见解,并确保自动评估和人工评估之间的一致性。

PubMedQA
PubMedQA是一个生物医学研究问答数据集,包含了1K专家标注,61.2K 个未标注和 211.3K 个人工生成的QA实例,该排行榜目前已收录18个模型的医学测试得分。

Chatbot Arena
Chatbot Arena是一个大型语言模型 (LLM) 的基准平台,以众包方式进行匿名随机对战,该项目方LMSYS Org是由加州大学伯克利分校、加州大学圣地亚哥分校和卡内基梅隆大学合作创立的研究组织。通过demo体验地址进入对战平台,输入自己感兴趣的问题,提交问题后,匿名模型会两两对战,分别生成相关答案,需要用户对答案做出评判,从4个评判选项中选择一个:模型A更好、模型B更好、平手、都很差。支持多轮对话。最终使用Elo评分系统对大模型的能力进行综合评估。(可以自己指定模型看效果,但不计入最终排名情况)。

LLMEval3
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。

OpenCompass
OpenCompass是由上海人工智能实验室(上海AI实验室)于2023年8月正式推出的大模型开放评测体系,通过完整开源可复现的评测框架,支持大语言模型、多模态模型各类模型的一站式评测,并定期公布评测结果榜单。
暂无评论...