百模大战，谁是大模型的裁判员？

定义了树-邻接语法（TAG）的阿拉文德·乔西（Aravind Joshi）教授，曾提出过“如果没有基准来评估模型，就像不造望远镜的天文学家想看星星。”

截至目前，国内外已有数百种大模型出世，但无论何种大模型，在亮相阶段，无一例外地都在强调自身的参数量，以及在各个评测基准上的评分。

比如，前不久Meta刚宣布开源并支持商用的Llama2，就明确使用MMLU、TriviaQA、Natural Questions、GSM8K、HumanEval、BoolQ、HellaSwag、OpenBookQA、QuAC、Winogrande等多类数据集进行评测。OpenAI则在GPT-4的报告GPT-4 Technical Report中，详细展示了在各类型考试中的成绩，以及在MMLU、HellaSwag、ARC、WinoGrande、HumanEval、DROP等学术基准中的表现。

因为各个模型的基座、技术路径都不尽相同，所以参数量和评测基准的评分这两类指标相对直观，这也使得模型评测基准已经成为了业内衡量模型各方面性能的工具。

在规范化的模型评测基准出现以前，模型多数使用SQuAD、Natural Questions这类问答数据集来检验模型效果，之后衍生出了多任务、系列任务的评测基准，来进行更复杂、全面的评测。

自GLUE作为最早明确、规范的大语言模型评测基准发布以来，在大语言模型评测基准的议题上，主要分为几条评测路径：

一是以GLUE为代表，通过评估模型在自然语言推断、文本蕴含、情感分析、语义相似等NLU（自然语言理解）静态任务上的表现。

二是以MMLU、AGIEval为代表，通过收集真实世界中的书籍、考试等资料，形成选择题、问答题等任务。例如MMLU向大模型提出多选问答任务，涵盖57个领域知识，包括STEM、人文社科等学科，目的是考察大模型在多样性、高级知识任务上的推理能力的表现。

三是以HELM为代表，这类基准着重场景划分，评测各种场景下的模型表现。例如HELM提出了16个场景，并结合7个指标进行细粒度测量，进一步加强了大语言模型的透明度。除了评测基准，近年还涌现了多个垂直知识领域的评测基准。

除此以外，还有进一步细分的文本任务、多语言评测基准、安全评测基准等评测路径。也有为了直观地展现模型效果，让人类参与评测，出现了Chatbot Arena这类基于Elo评分系统的工具，在国内也有SuperClue琅琊榜提供类似服务。

近期由吉林大学、微软研究院、中国科学院自动化所等机构发布的论文 A Survey on Evaluation of Large Language Models（https://arxiv.org/abs/2307.03109）中，罗列了全球主要的大模型评测基准。

来源：A Survey on Evaluation of Large Language Models

中文世界同样需要适应中文语言类型的基准大模型，所以近期在国内也陆续涌现了多个中文大模型评测基准，这些模型基准基本对标传统模型基准技术路径，进行了针对中文大模型评测基准的改进和优化。

不少中文大模型已经经历了多个版本的迭代，衍生出完整的测评矩阵，有些计划上线更丰富的产品，形成一站式测评平台。

CSDN收录中文大模型基准产品（部分）

国内大模型梳理与评测基准完整列表（持续更新）

模型基准的评分能否全面、客观地展现模型能力，排行榜是否证明了模型之间的优劣？

CSDN了解到大部分大模型团队对于评测基准较为重视，有受访者向CSDN表示评测基准给模型的调整方向提供了参考，团队可以通过模型在评测基准中的表现，对模型进行优化，同时能够了解自身与其他模型之间的差距和差异，具有一定的借鉴意义。

也有尚未进行基准评测的大模型团队，其中有受访团队提到，目前中文大模型评测基准多是MMLU路径，侧重于考验模型的知识能力，但对于想要衡量模型性能，还存在一定的局限性。同时这类基于考试、学术知识的数据集相对透明，易于获得，也会影响评分、排行榜排名的客观性。

所以，虽然模型评测基准是目前衡量模型性能的有效工具，但它们能否成为中文大模型竞赛中公正的裁判员，需要基准本身也需要向全面、客观、精准方向继续努力。根据当下火热的模型创业趋势，我们可以乐观地预见无论是中文大模型，还是中文大模型评测基准，都将在未来维持不断追赶的进步趋势与创新动力。

大模型步履不停，但方向是否走对了呢？

根据CSDN的最新统计，国内已经涌现出的各类通用大模型过百家。群雄逐鹿中，通用大模型继续堆资源，重点聚焦在参数量和推理能力的提升上，各个模型团队也在发力探索适合的技术演进路径。

大模型技术与应用思考导图（v20230428）

王咏刚 SeedV实验室创始人/CEO

智谱AI研发的ChatGLM、王小川领衔所做的Baichuan前后宣布开源大模型，并免费商用，期待链接更多场景挖掘价值，快速搭建生态。行业模型则在尽可能探索商业化场景，百姓AI创始人王建硕在播客节目中表示，他们经过调研后明确了会务服务的测试场景。

贾扬清曾在播客节目中提及模型的保鲜期（shelf life）概念，他认为从2012年AlexNet发布至今，在每个性能强劲的大模型发布后，只要六个月到一年左右时间，就会出现效果接近的模型。随着更多优质的通用大模型逐渐开源，模型间的技术壁垒有望进一步消除。

也有行业专家认为，虽然近期大模型的热情极为高涨，但大模型及其应用的发展，取决于企业对模型部署成本与实际产生价值的衡量。

我们常说新技术总是在短期被高估，长期被低估。大模型的热度从去年延续至今，让全社会瞩目的技术创新也在不断刷屏。随着时间和技术的推进，大模型将不再是高深莫测的技术名词。

大模型的祛魅过程中，评测基准必将是重要的一环。而建立更全面、客观、准确的评测体系，形成与大模型研究之间的良性互动，也将是从业者与评测基准团队继续探索的方向。

原文：https://mp.weixin.qq.com/s/wv_tksKKGZA2yr40NESKmg

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