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FlagEval（天秤）是北京智源人工智能研究院（BAAI）推出的科學(xué)、公正、開(kāi)放的大模型評(píng)測(cè)體系及開(kāi)放平臺(tái)，為研究人員提供全面評(píng)估基礎(chǔ)模型及訓(xùn)練算法性能的工具和方法。FlagEval采用“能力-任務(wù)-指標(biāo)”三維評(píng)測(cè)框架，從多個(gè)維度對(duì)大模型的認(rèn)知能力進(jìn)行評(píng)估，涵蓋對(duì)話(huà)、問(wèn)答、情感分析等多種應(yīng)用場(chǎng)景，提供超過(guò)22個(gè)數(shù)據(jù)集和8萬(wàn)道評(píng)測(cè)題目。平臺(tái)支持多模態(tài)模型評(píng)測(cè)，覆蓋文本、圖像、視頻等多種數(shù)據(jù)類(lèi)型，兼容多種AI框架和硬件架構(gòu)。FlagEval提供自動(dòng)化評(píng)測(cè)機(jī)制，支持主觀(guān)與客觀(guān)評(píng)測(cè)的全自動(dòng)流水線(xiàn)，幫助研究人員高效、準(zhǔn)確地了解模型性能，推動(dòng)大模型技術(shù)的發(fā)展。

FlagEval的主要功能

• 多維度評(píng)測(cè)框架：采用“能力-任務(wù)-指標(biāo)”三維評(píng)測(cè)框架，從多個(gè)維度全面評(píng)估大模型的認(rèn)知能力，涵蓋對(duì)話(huà)、問(wèn)答、情感分析等多種應(yīng)用場(chǎng)景。
• 豐富的評(píng)測(cè)數(shù)據(jù)集：提供超過(guò)22個(gè)數(shù)據(jù)集和8萬(wàn)道評(píng)測(cè)題目，覆蓋不同應(yīng)用場(chǎng)景、難度級(jí)別和語(yǔ)言類(lèi)型，確保評(píng)測(cè)的全面性和準(zhǔn)確性。
• 多模態(tài)支持：支持文本、圖像、視頻等多種模態(tài)的模型評(píng)測(cè)，滿(mǎn)足不同類(lèi)型模型的評(píng)估需求。
• 自動(dòng)化評(píng)測(cè)機(jī)制：實(shí)現(xiàn)主觀(guān)評(píng)測(cè)和客觀(guān)評(píng)測(cè)的全自動(dòng)流水線(xiàn)，支持自適應(yīng)評(píng)測(cè)機(jī)制，用戶(hù)可根據(jù)模型類(lèi)型和狀態(tài)選擇評(píng)測(cè)策略，提高評(píng)測(cè)效率。
• 廣泛的模型覆蓋：涵蓋超過(guò)800個(gè)開(kāi)源和閉源模型，支持多種AI框架（如PyTorch和MindSpore）和硬件架構(gòu)（如NVIDIA、昇騰、寒武紀(jì)和昆侖芯等）。
• 排行榜與結(jié)果展示：提供詳細(xì)的評(píng)測(cè)數(shù)據(jù)表格和排行榜，展示不同模型的評(píng)測(cè)結(jié)果，幫助研究人員直觀(guān)了解模型性能。
• 社區(qū)參與與持續(xù)更新：鼓勵(lì)社區(qū)參與，歡迎研究人員和開(kāi)發(fā)者貢獻(xiàn)評(píng)測(cè)數(shù)據(jù)集和模型，持續(xù)更新評(píng)測(cè)內(nèi)容，確保評(píng)測(cè)的時(shí)效性和全面性。

如何使用FlagEval

• 注冊(cè)與登錄：訪(fǎng)問(wèn) FlagEval 官網(wǎng)，注冊(cè)并登錄用戶(hù)賬戶(hù)。

• 準(zhǔn)備模型與代碼：根據(jù) FlagEval 平臺(tái)的要求，準(zhǔn)備好待評(píng)測(cè)的模型文件、推理代碼及相關(guān)配置文件。例如，在計(jì)算機(jī)視覺(jué)（CV）領(lǐng)域，需要提供模型的基本信息，如輸入圖像的預(yù)處理參數(shù)、任務(wù)相關(guān)的批處理大小等。

• 安裝 FlagEval-Serving 工具：通過(guò)安裝 FlagEval-Serving 工具，用戶(hù)可以上傳模型、代碼和數(shù)據(jù)等待評(píng)測(cè)的文件。

• 上傳模型與代碼：在 FlagEval 平臺(tái)上點(diǎn)擊“上傳模型 & 代碼”，獲取上傳所需的?token，然后使用命令行工具上傳模型文件和代碼。

• 創(chuàng)建評(píng)測(cè)任務(wù)：在評(píng)測(cè)任務(wù)列表頁(yè)面，點(diǎn)擊“創(chuàng)建評(píng)測(cè)”，填寫(xiě)相關(guān)參數(shù)，包括評(píng)測(cè)領(lǐng)域、模型名稱(chēng)、描述、評(píng)測(cè)任務(wù)、鏡像選擇、卡型選擇等。

• 提交評(píng)測(cè)任務(wù)：完成上述設(shè)置后，提交評(píng)測(cè)任務(wù)，平臺(tái)將自動(dòng)運(yùn)行評(píng)測(cè)流程。

• 查看評(píng)測(cè)結(jié)果：評(píng)測(cè)完成后，用戶(hù)可以在平臺(tái)上查看詳細(xì)的評(píng)測(cè)結(jié)果，包括性能指標(biāo)、可視化圖表等。

• 注意事項(xiàng)：

• 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備：確保評(píng)測(cè)任務(wù)數(shù)據(jù)質(zhì)量和相關(guān)性，以獲得準(zhǔn)確結(jié)果。
• 模型一致性：同一評(píng)測(cè)任務(wù)需在同一模型版本下進(jìn)行比較，避免干擾。
• 參數(shù)設(shè)置：合理調(diào)整評(píng)測(cè)參數(shù)，如樣本數(shù)量和運(yùn)行時(shí)間，確保公平性。
• 結(jié)果解讀：關(guān)注置信區(qū)間和統(tǒng)計(jì)顯著性，避免誤解小樣本差異。

FlagEval的應(yīng)用場(chǎng)景

• 學(xué)術(shù)研究與模型開(kāi)發(fā)：FlagEval為研究人員提供了標(biāo)準(zhǔn)化的評(píng)測(cè)工具和數(shù)據(jù)集，幫助他們深入分析模型在不同任務(wù)和場(chǎng)景下的表現(xiàn)，優(yōu)化研究方向和模型架構(gòu)。研究人員可以用FlagEval評(píng)估不同模型的性能，診斷模型的優(yōu)勢(shì)與不足，指導(dǎo)模型的進(jìn)一步優(yōu)化。

• 工業(yè)應(yīng)用與企業(yè)決策：企業(yè)可以用FlagEval評(píng)估內(nèi)部開(kāi)發(fā)的模型或第三方提供的模型，支持業(yè)務(wù)決策和產(chǎn)品選型。

• 多模態(tài)與跨領(lǐng)域應(yīng)用：FlagEval支持多模態(tài)模型的評(píng)測(cè)，包括文本、圖像、視頻、音頻等多種模態(tài)的任務(wù)。例如，在開(kāi)發(fā)文本到圖像生成模型時(shí)，F(xiàn)lagEval能幫助開(kāi)發(fā)者深入洞察模型在不同細(xì)節(jié)層面的表現(xiàn)，優(yōu)化生成邏輯。

• 教育領(lǐng)域與人才培養(yǎng)：教育機(jī)構(gòu)可以用FlagEval進(jìn)行教學(xué)和研究，幫助學(xué)生和研究人員掌握AI模型評(píng)測(cè)的方法和技巧，培養(yǎng)AI領(lǐng)域的專(zhuān)業(yè)人才。

• 國(guó)際模型對(duì)比與生態(tài)建設(shè)：FlagEval覆蓋了全球800多個(gè)開(kāi)源和閉源模型，支持跨國(guó)模型的性能對(duì)比，幫助用戶(hù)了解國(guó)內(nèi)外模型的差距，推動(dòng)AI技術(shù)的國(guó)際交流與合作。

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