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HELM评测体系的发起机构是斯坦福大学。该评测体系由斯坦福大学的研究人员设计和实施，旨在通过多个维度和场景全面评估大语言模型的能力。

HELM评测体系包括了场景、适配、指标三个模块，评测覆盖了英语，并在多个核心场景和任务上进行了基准测试。其评价指标涵盖了准确率、不确定性/校准、鲁棒性、公平性、偏差、毒性和推断效率等7个主要方面。此外，HELM评测体系还包括了16个核心场景，覆盖了多个用户任务和领域，并在这些场景下进行了密集的基准测试。

该评测体系不仅为研究者们提供了评估大模型性能的重要工具，还推动了整个领域对模型能力、限制和风险的理解，促进了技术的进步。截至目前，HELM评测体系在Google Scholar上的引用量近700，显示了其在领域内的广泛影响力和认可度。

HELM评测体系是一个全面评估大语言模型能力的基准，其设计旨在通过多个维度和场景来检测模型的泛化能力。HELM评测体系通过系统性的设计和实施，对大语言模型在多个核心场景和指标上进行全面评估。其目标不仅是准确衡量模型的性能，还要提供关于模型在公平、鲁棒、效率等方面的见解。

评测设计

• 任务设计：HELM评测体系涵盖了多个核心场景，包括问答、信息检索、摘要、情感分析、毒性检测等。每个场景都对应着特定的数据集和评估指标，以确保评估的全面性和准确性。
• 指标维度：HELM评测体系采用了多指标方法，包括准确率、校准性、鲁棒性、公平性、偏差、毒性和效率等7个主要指标。这些指标旨在全面反映模型在不同方面的性能。

模型执行

• 模型选择：HELM评测体系涵盖了多种著名的语言模型，包括开源模型（如GPT-NeoX、OPT、BLOOM等）和闭源模型（如GPT-3、Anthropic-LM等）。这些模型在评估过程中被密集地进行了核心场景和度量的基准测试。
• 评测部署：为了确保评估的公平性和一致性，所有模型都在相同的条件下进行评估。这包括使用相同的数据集、评估指标和实验设置。

评估结果

HELM评测体系通过大规模的实验和评估，得出了多个关于不同场景、度量和模型之间相互作用的发现。其中，一些关键的发现包括：

• InstructGPT davinci v2模型在准确率方面表现突出，超过90%的胜率证明了其卓越的性能。
• 模型规模与准确率之间存在明显的门槛效应，即表现好的模型规模都较大，但表现最好的模型并不一定是规模最大的。
• 指令调整和人类反馈是提高模型准确率的有效手段。

HELM评测体系为大语言模型的评估提供了全面、系统的框架。通过多个维度和场景的评估，该体系不仅能够帮助研究者们更好地理解和改进模型，还能够推动整个领域的进步和发展。随着技术的不断进步和模型的不断优化，HELM评测体系也将不断完善和发展。