Open LLM Leaderboard
探索HuggingFace的Open LLM Leaderboard，一个用于评估开源大型语言模型性能的平台。了解其采用的四大关键基准测试，包括AI2推理挑战、HellaSwag、MMLU和TruthfulQA，如何全面评估模型能力。
体验Open LLM Leaderboard什么是Open LLM Leaderboard
Open LLM Leaderboard：HuggingFace的开源大模型评估平台
HuggingFace推出的Open LLM Leaderboard是一个基于Eleuther AI语言模型评估框架的开源大模型排行榜。这个平台的诞生源于开源社区频繁发布大型语言模型（LLM）和聊天机器人后，常伴随着性能夸大的问题，使得真实进展和最先进模型的识别变得困难。
评估方法
为解决这一问题，Hugging Face采用Eleuther AI语言模型评估框架，对模型进行四个关键基准测试：
- AI2推理挑战（25-shot）：针对小学科学问题的测试
- HellaSwag（10-shot）：评估常识推理能力，对人类简单但对先进模型具挑战性的任务
- MMLU（5-shot）：测量模型在57个不同任务中的多任务准确性，涵盖数学、历史、计算机科学、法律等领域
- TruthfulQA（0-shot）：评估模型复制在线常见虚假信息的倾向性
通过这些多样化的测试，Open LLM Leaderboard为开源大模型的性能评估提供了一个统一、全面的框架。