CMMLU

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。

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。

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

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。

HELM全称Holistic Evaluation of Language Models（语言模型整体评估）是由斯坦福大学推出的大模型评测体系，该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。它评测主要覆盖的是英语，有7个指标，包括准确率、不确定性/校准、鲁棒性、公平性、偏差、毒性、推断效率；任务包括问答、信息检索、摘要、文本分类等。

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。

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。

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。该测试涵盖57项任务，包括初等数学、美国历史、计算机科学、法律等。任务涵盖的知识很广泛，语言是英文，用以评测大模型基本的知识覆盖范围和理解能力。