FlagEval
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能力评测

FlagEval

一个全面、科学、公正的大模型评测体系及开放平台,旨在通过提供多维度评测工具和方法,帮助研究人员全方位评估基础模型及训练算法的性能。

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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。

数据统计

数据评估

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