引言
随着大模型技术的飞速发展，如何准确评估这些模型的能力成为了一个关键问题。本文将深入探讨大模型评测的五大通用基准，帮助读者了解这些基准的特点、应用及其在模型评估中的作用。
一、通用评测基准概述
通用评测基准旨在对大模型的各个评测维度进行全面评测。通常包含多个数据集和任务，每个数据集/任务关注评测维度的不同方面，从而产出评测结果（评分），并基于评分评估大模型的质量与效果。
二、五大通用基准详解
1. SuperCLUE
简介：SuperCLUE是中文通用大模型多轮开放问题测评基准，旨在评估模型在多轮开放领域对话中的能力。
评测维度：
- 基础能力：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，包括中文成语、诗歌、文学、字形等10项多种能力。
2. C-Eval
简介：C-Eval是全面的中文基础模型评估套件，由上海交通大学、清华大学、爱丁堡大学共同完成。
评测内容：
- 包含13948个多项选择题，涵盖了52个不同的学科和四个难度级别，覆盖人文、社科、理工、其他专业四个大方向。
3. Open LLM Leaderboard
简介：由Hugging Face设立的一个公开榜单，收录了全球上百个开源大模型。
评测任务：
- 涵盖阅读理解、逻辑推理、数学计算、事实问答等六大评测。
- 包括AI2 Reasoning Challenge (25-shot)等具体任务。
4. Chatbot Arena
简介：Chatbot Arena是一个专注于聊天机器人领域的评测基准。
评测任务：
- 涵盖聊天机器人对话的流畅度、准确性、自然度等方面。
5. GLUE
简介：GLUE（General Language Understanding Evaluation）是一个用于评估自然语言理解能力的评测基准。
评测任务：
- 包含情感分析、文本匹配、文本分类、阅读理解等任务。
三、总结
以上五大通用基准涵盖了从基础能力到专业能力，从中文特性到多轮对话等多个方面，为评估大模型的能力提供了全面、系统的框架。通过这些基准的评测，我们可以更准确地了解大模型的优势与不足，从而推动大模型技术的进一步发展。