OpenCompass

OpenCompass（也称为“司南”）是由上海人工智能实验室发布的开源大模型评测体系，旨在为大模型的评估提供一个公平、开放和可复制的基准。

背景和概述

• 目标：为大模型评估提供一站式的解决方案，全面量化模型在知识、语言、理解、推理等方面的能力，并推动模型的迭代和优化。
• 特点：开源可复现、全面的能力维度、丰富的模型支持、分布式高效评测、多样化评测范式以及灵活化拓展。

主要功能

• 全面的能力维度：涵盖学科、语言、知识、理解、推理等五大评测维度，提供70+个数据集约40万题的模型评测方案。
• 丰富的模型支持：支持20+ HuggingFace和API模型，能够全面评估大模型的能力。
• 分布式高效评测：提供分布式评测方案，支持本机或集群上的计算任务并行分发，实现评测并行式的提速。
• 多样化评测范式：支持Zero-Shot、Few-Shot、思维链等多种评测范式，内置多种Prompt模板，最大程度激发大模型潜能。

架构和组成

• CompassRank：作为OpenCompass中各类榜单的承载平台，保持中立性，提供多领域、多任务下的模型性能榜单，并定期更新。
• CompassHub：面向大模型能力评测开源开放的基准社区，提供面向不同能力维度和行业场景的评测基准。
• CompassKit：大模型评测全栈工具链，提供完整的开源可复现评测代码，以及丰富的模型支持和高效的分布式评测策略。

使用和实践

• 安装和使用：OpenCompass基于Python实现，可以通过Github的项目链接下载项目源码并安装所需的依赖。安装完成后，下载官方的测评数据即可开始使用。
• 评测流程：通过运行OpenCompass的脚本，并指定模型文件路径和测评数据名称，即可进行大模型的评测。评测结果可以通过多种可视化方案进行展示和跟踪。

拓展和定制化

• 模块化设计和可拓展性：OpenCompass支持对用户自定义的新模型或数据集进行测评，各模块可高效复用和拓展。
• 自定义任务分割策略：用户可以根据需要自定义更高级的任务分割策略，甚至接入新的集群管理系统。

应用领域

• 教育：用于教学，让学生在一个易上手的环境中实践AI概念。
• 研究：科研人员可以快速验证想法，减少实验周期。
• 企业开发：帮助企业构建自己的AI解决方案，提升效率。
• 个人项目：为独立开发者提供一个强大而免费的工具，实现他们的创新愿景。

总之，OpenCompass是一个功能强大、灵活可定制的大模型评测平台，为大模型的研发和优化提供了有力的支持。