HELM 是一款面向 智能体与自动化 场景的 AI 工具，斯坦福大学推出的大模型评测体系。
HELM全称Holistic Evaluation of Language Models（语言模型整体评估）是斯坦福大学推出的大模型评测体系，评测方法主要包括场景、适配、指标三大模块，每次评测的运行都需要指定一个场景，一个适配模型的提示，以及一个或多个指标。它评测主要覆盖的是英语，通过准确率、不确定性/校准、鲁棒性、公平性、偏差、毒性、推断效率综合评测模型表现，适用问答、信息检索、文本分类等任务，为语言模型提供更全面、系统的评估方法，帮助研究人员和开发者更好地理解和优化模型性能。 全面的评估能力 ：HELM支持多种语言模型任务（如问答、文本分类、信息检索、文本生成、摘要等），提供多种评估指标（包括准确率、鲁棒性、公平性、偏差、毒性、推断效率等），能够从多个维度全面评估语言模型的性能。
HELM是由斯坦福大学推出的大模型评测体系，该评测方法主要包括场景、适配、指标三个模块，每次评测的运行都需要指定一个场景，一个适配模型的提示，以及一个或多个指标。
什么是 HELM？
HELM全称Holistic Evaluation of Language Models（语言模型整体评估）是斯坦福大学推出的大模型评测体系，评测方法主要包括场景、适配、指标三大模块，每次评测的运行都需要指定一个场景，一个适配模型的提示，以及一个或多个指标。它评测主要覆盖的是英语，通过准确率、不确定性/校准、鲁棒性、公平性、偏差、毒性、推断效率综合评测模型表现，适用问答、信息检索、文本分类等任务，为语言模型提供更全面、系统的评估方法，帮助研究人员和开发者更好地理解和优化模型性能。 全面的评估能力 ：HELM支持多种语言模型任务（如问答、文本分类、信息检索、文本生成、摘要等），提供多种评估指标（包括准确率、鲁棒性、公平性、偏差、毒性、推断效率等），能够从多个维度全面评估语言模型的性能。
HELM是由斯坦福大学推出的大模型评测体系，该评测方法主要包括场景、适配、指标三个模块，每次评测的运行都需要指定一个场景，一个适配模型的提示，以及一个或多个指标。
HELM 的主要功能
全面的评估能力
可复现性与透明性
多模态支持
自定义扩展
安装HELM
基于pip安装
从源代码安装
配置评估任务
如何使用 HELM
- 01进入 HELM 官网并完成基础设置
先通过官网进入产品，按照当前账号体系完成登录、试用或订阅开通，确认你要处理的任务类型。
- 02从最接近业务目标的功能开始
优先使用它最擅长的能力，例如 全面的评估能力，先验证输出质量和稳定性。
- 03结合标签和场景逐步形成固定用法
围绕 AI模型评测 相关需求建立自己的提示词、模板或操作路径，减少重复摸索。
- 04把结果接入你的实际流程
当结果稳定后，再把 HELM 放进文档生产、设计创作、开发协作或内容分发流程，而不是只停留在单次试用。
HELM 的应用场景
HELM 适合用于场景，如果你正好有这类任务，它会比泛用型工具更省时间。
HELM 适合用于适配，如果你正好有这类任务，它会比泛用型工具更省时间。
HELM 适合用于指标三大模块，如果你正好有这类任务，它会比泛用型工具更省时间。
HELM 适合用于更全面，如果你正好有这类任务，它会比泛用型工具更省时间。
HELM 适合用于系统的评估方法，如果你正好有这类任务，它会比泛用型工具更省时间。
HELM 适合用于文本分类，如果你正好有这类任务，它会比泛用型工具更省时间。
常见问题
HELM 适合哪些人？
HELM 适合需要处理 智能体与自动化 相关任务的人群，尤其适合 场景、适配、指标三大模块、更全面、系统的评估方法、文本分类 这类高频场景。
HELM 是否需要付费？
当前收录信息显示它的收费方式为“官网可查看”。如果你只是评估是否适合团队使用，建议先从免费额度或试用入口开始。
HELM 的优势主要体现在哪里？
HELM 当前最突出的地方在于 全面的评估能力、可复现性与透明性、多模态支持、自定义扩展、安装HELM、基于pip安装、从源代码安装、配置评估任务，所以它更适合有明确任务目标的人直接拿来落地，而不是只做泛泛体验。