HELM 斯坦福大學(xué)推出的大模型評測體系

智能 2025-08-19 00:33

聲明：該文章由作者（微雨云煙）發(fā)表，轉(zhuǎn)載此文章須經(jīng)作者同意并請附上出處(0XUCN)及本頁鏈接。。

HELM全稱Holistic Evaluation of Language Models（語言模型整體評估）是斯坦福大學(xué)推出的大模型評測體系，評測方法主要包括場景、適配、指標(biāo)三大模塊，每次評測的運行都需要指定一個場景，一個適配模型的提示，以及一個或多個指標(biāo)。它評測主要覆蓋的是英語，通過準(zhǔn)確率、不確定性/校準(zhǔn)、魯棒性、公平性、偏差、毒性、推斷效率綜合評測模型表現(xiàn)，適用問答、信息檢索、文本分類等任務(wù)，為語言模型提供更全面、系統(tǒng)的評估方法，幫助研究人員和開發(fā)者更好地理解和優(yōu)化模型性能。

HELM的主要功能

全面的評估能力：HELM支持多種語言模型任務(wù)（如問答、文本分類、信息檢索、文本生成、摘要等），提供多種評估指標(biāo)（包括準(zhǔn)確率、魯棒性、公平性、偏差、毒性、推斷效率等），能夠從多個維度全面評估語言模型的性能。
可復(fù)現(xiàn)性與透明性：HELM基于標(biāo)準(zhǔn)化的評估流程和配置文件，確保不同用戶在相同條件下能夠獲得一致的評估結(jié)果，用戶能查看和修改評估代碼，保證評估過程的透明性和可定制性。
多模態(tài)支持：HELM不僅支持純文本任務(wù)，還支持多模態(tài)任務(wù)（例如圖像描述生成、視覺問答等），評估多模態(tài)模型的綜合性能。
自定義擴展：用戶根據(jù)自己的需求，自定義評估任務(wù)、適配策略和指標(biāo)，HELM提供靈活的擴展機制，滿足特定的研究或應(yīng)用需求。

如何使用HELM

安裝HELM：

基于pip安裝：

pip install helm從源代碼安裝（如果需要最新功能）：

git clone https://github.com/stanford-crfm/helm.git

cd helm

pip install -e .

配置評估任務(wù)：創(chuàng)建YAML配置文件，定義要評估的任務(wù)場景、適配策略和評估指標(biāo)。
運行評估：

helm run --config <path_to_config_file> --model <model_name>

<path_to_config_file>：配置文件的路徑。
<model_name>：要評估的語言模型名稱（例如gpt-3、bert-base-uncased等）。

分析評估結(jié)果：查看HELM生成的評估報告，分析模型在不同指標(biāo)上的表現(xiàn)。
自定義任務(wù)和指標(biāo)（可選）：編寫Python代碼，自定義評估任務(wù)（繼承Scenario類）或評估指標(biāo)（繼承Metric類）。

HELM的應(yīng)用場景

語言模型性能評估：全面評估語言模型在多種任務(wù)（如問答、文本分類、信息檢索、文本生成等）上的性能，幫助研究人員和開發(fā)者了解模型的優(yōu)勢和不足。
模型優(yōu)化與改進：通過詳細的評估報告，研究人員發(fā)現(xiàn)模型在特定任務(wù)或指標(biāo)上的弱點，針對性地優(yōu)化模型架構(gòu)或訓(xùn)練策略。
多模態(tài)模型評估：支持多模態(tài)任務(wù)（如圖像描述生成、視覺問答等），能評估多模態(tài)模型在處理文本和圖像結(jié)合的任務(wù)時的表現(xiàn)。
公平性與偏差檢測：評估語言模型是否存在性別、種族、文化等方面的偏差，幫助開發(fā)者確保模型的公平性和中立性。
毒性檢測：檢測語言模型生成的內(nèi)容是否包含有害或不適當(dāng)?shù)膬?nèi)容，確保模型輸出的健康性和安全性。

關(guān)注我們