智能体与自动化
HELM
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 是什么
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。
主要能力
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
适合场景
HELM 可用于场景,适合先用一个真实任务验证输出质量。
HELM 可用于适配,适合先用一个真实任务验证输出质量。
HELM 可用于指标三大模块,适合先用一个真实任务验证输出质量。
HELM 可用于更全面,适合先用一个真实任务验证输出质量。
HELM 可用于系统的评估方法,适合先用一个真实任务验证输出质量。
HELM 可用于文本分类,适合先用一个真实任务验证输出质量。
