Hugging Face与Eleuther AI联合推出了Open LLM Leaderboard，一个开源的大模型排行榜，旨在清晰、公正地评估和排名各种大型语言模型。这个大模型排行榜的出现，对于评估和过滤各种大型语言模型有着重要的意义。一方面，它可以为研究者提供一个公正、公开的平台，对自己的模型进行测试和评估；另一方面，它也可以帮助用户和开发者了解模型的真实性能，从而做出更加明智的选择。
Open LLM Leaderboard：开源大模型评估的新标准
如今，人工智能领域的发展速度之快，使得我们每天都能看到新的、更大、更强大的语言模型（LLM）的诞生。然而，这其中不乏夸大其词的宣传和营销手段，使得我们往往难以分辨出真正有价值和有进步的模型。因此，Hugging Face与Eleuther AI联合推出了Open LLM Leaderboard，一个开源的大模型排行榜，旨在清晰、公正地评估和排名各种大型语言模型。
Open LLM Leaderboard的特性
Open LLM Leaderboard 是由知名的AI社区HuggingFace推出的开源大模型排行榜。它基于Eleuther AI语言模型评估框架（Eleuther AI Language Model Evaluation Harness）进行封装，这是一个统一的框架，旨在在各种不同的评估任务上对生成式语言模型进行测试。
这个大模型排行榜的出现，对于评估和过滤各种大型语言模型有着重要的意义。一方面，它可以为研究者提供一个公正、公开的平台，对自己的模型进行测试和评估；另一方面，它也可以帮助用户和开发者了解模型的真实性能，从而做出更加明智的选择。
Open LLM Leaderboard的评估基准
为了全面、深入地评估大型语言模型，Open LLM Leaderboard设定了四个关键的评估基准，分别是：
- AI2推理挑战（AI2 Reasoning Challenge, 25-shot）：这是一组小学科学问题，主要测试模型的逻辑推理能力。
- HellaSwag（10-shot）：这是一个测试模型的常识推理能力的任务。对于人类来说，这个任务相对容易，成功率大约在95%左右。但对于目前的最先进的模型来说，这个任务却具有很大的挑战性。
- MMLU（Multi-Modal Language Understanding, 5-shot）：这是一个用于测量模型的多任务准确性的测试。测试涵盖了57个任务，包括基本数学、美国历史、计算机科学、法律等等。
- TruthfulQA（0-shot）：这是一个用于测量模型复制在在线常见虚假信息中的倾向性的测试。这个测试的目的是检查模型是否会无意识地复制和传播虚假信息。
以上四个评估基准，旨在从不同的角度和层面对大型语言模型进行全面的评估和测试，保证了评估结果的公正性和准确性。
结论
Open LLM Leaderboard的推出，无疑为AI社区提供了一个公正、公开的评估平台，有助于推动大型语言模型的健康发展。同时，也为用户和开发者提供了一个了解和选择模型的重要参考。期待看到更多优秀的大型语言模型在这个平台上崭露头角。
