FlagEval

FlagEval（天秤）是一个大模型评测体系及开放平台，旨在建立科学、公正、开放的评测基准、方法、工具集。

项目背景与目的：

• FlagEval由智源研究院推出，旨在协助研究人员全方位评估基础模型及训练算法的性能。
• 它通过提供全面的评测工具和方法，帮助研究人员更准确地了解模型的性能，并探索利用AI方法实现对主观评测的辅助，提升评测的效率和客观性。

评测维度与特点：

• FlagEval从“能力、任务、指标”三个维度对大语言模型进行全面评估。
• “能力”维度：覆盖了对话系统、问答系统、情感分析等多种应用场景，并提供了多项基准测试数据集。
• “任务”维度：提供了22个数据集和超过8万道评测题目，涵盖了不同应用场景、难度级别和语言类型。
• “指标”维度：提供了多项评测指标，包括自然语言生成、语义匹配、情感分析等，并设定了合理的参考范围。
• FlagEval采用了大量的数据和技术手段来保证模型评测的科学性和公正性，减少主观评测的影响。

评测范围与场景：

• FlagEval目前已推出语言大模型评测、多国语言文图大模型评测及文图生成评测等工具。
• 它对各种语言基础模型、跨模态基础模型实现评测，并计划全面覆盖基础模型、预训练算法、微调算法等三大评测对象。
• 评测场景包括自然语言处理(NLP)、计算机视觉(CV)、音频(Audio)及多模态(Multimodal)等四大领域。

最新评测结果：

• 例如，“悟道 · 天鹰” AquilaChat-7B 对话模型在FlagEval评测榜单上暂时领先其他同参数量级别的开源对话模型。
• AquilaChat 以大约相当于其他模型50%的训练数据量达到了最优性能，但随着后续训练的进行，其性能有望进一步提升。

未来展望：

• FlagEval等大模型评测体系将不断完善和优化，为AI技术的进一步应用和发展提供坚实支撑。
• 随着大模型领域的快速发展，FlagEval将继续探索新的评测方法和工具，以满足不断变化的需求。

总之，FlagEval作为一个全面、科学、公正的大模型评测体系及开放平台，在推动AI技术的发展和应用方面发挥着重要作用。