HELM

### HELM是什么 HELM（Holistic Evaluation of Language Models，语言模型全面评估）是斯坦福大学于2022年推出的大模型评测框架，通过42个应用场景和7个核心指标的矩阵交叉评估，全面衡量语言模型在准确率、鲁棒性、效率、公平性、偏见、毒性和校准度等多维度的综合表现，为研究人员和开发者提供标准化、透明化、可复现的模型性能评估工具，帮助识别不同模型在能力、成本与社会风险之间的权衡取舍。  ### HELM的主要功能 **多维度能力评估**：从语言理解与生成、知识理解与应用、专业能力、环境适应与安全性四大象限，细分为10项基础能力和70+项子能力，全面考察模型在语义理解、逻辑推理、代码生成、数学计算、知识百科、角色扮演、安全性等方面的综合表现。 **矩阵交叉评估机制**：采用"场景×指标"的密集交叉设计，在42个应用场景中尝试测量所有7个核心指标，而非简单地将一个场景对应一个指标，从而全面揭示不同模型在能力、成本与社会风险之间的复杂权衡。 **标准化评测流程**：通过统一的提示词策略、测试集划分和公开原始数据，确保所有参评模型在相同条件下进行测试，保证评估结果的可比性和可复现性，解决传统评测方法碎片化、不透明的问题。 **自动化评测工具**：提供开源评测工具包，支持一键运行评测任务，自动生成详细的评估报告和可视化图表，大幅提升评测效率，降低人工评估成本。 **多模态模型支持**：不仅支持纯文本任务，还支持多模态任务（如图像描述生成、视觉问答等），评估多模态模型的综合性能，兼容多种AI框架和硬件架构。  ### HELM的使用方法 1. **安装HELM**：通过pip安装（`pip install helm`）或从源代码安装（`git clone https://github.com/stanford-crfm/helm.git`），创建虚拟环境并安装项目依赖。 2. **配置评测任务**：创建YAML配置文件，定义要评估的任务场景、适配策略和评估指标，支持按上下文长度、输出长度、性价比、延迟等多维条件筛选模型。 3. **运行评测**：执行评测脚本（`helm run --config --model `），平台自动进行并行评测，支持使用LMDeploy或vLLM等推理框架加速评测过程。 4. **查看结果**：评测完成后，在终端或文件中查看详细的评估报告，包括各项指标的数值、对比图表等信息，分析模型在不同维度的表现。 ### HELM的产品价格 HELM是完全免费的开源评测框架，用户无需支付任何费用即可使用所有评测功能、查看排行榜和下载评测报告，所有资源对研究社区开放。 ### HELM的适用人群 **AI研究人员**：用于评估和比较不同语言模型的性能，推动人工智能技术的发展，为学术研究提供客观、可复现的评测基准。 **模型开发者**：在开发自动生成工具、智能助手等项目时，利用平台评测结果优化模型性能，诊断模型的优势与不足，指导模型的进一步优化。 **企业决策者**：在产品开发中应用HELM评估模型性能，为特定业务场景选择合适AI模型提供客观、透明的决策依据，优化技术选型流程。 **教育工作者和学生**：在教学中使用HELM进行AI模型的教学和研究，帮助学生理解复杂的人工智能概念，培养AI领域的专业人才。 总而言之，HELM是一款用于全面评估大模型认知能力的科学评测平台，通过42个应用场景和7个核心指标的矩阵交叉评估体系，为研究人员、开发者和企业提供公正、透明、专业的模型性能评估工具，推动大模型技术的持续发展和应用普及。