CMMLU是什么
CMMLU（Chinese Massive Multitask Language Understanding）是MBZUAI、上海交通大学和微软亚洲研究院于2023年联合推出的中文大模型多任务基准测试，包含67个学科主题、11,528道多项选择题，涵盖自然科学、社会科学、工程、人文及常识等领域，专门用于评估大语言模型在中文语境下的知识储备和语言理解能力，通过零样本和少样本测试全面衡量模型在复杂推理任务中的表现。
CMMLU的主要功能
多学科知识评估：涵盖67个学科主题，包括STEM（科学、技术、工程、数学）、社会科学、人文学科和其他专业领域，从小学到大学或专业水平，全面测试模型在不同领域的知识掌握程度。
标准化评测体系：采用选择题形式，通过准确率、召回率、F1值等标准化指标提供量化性能数据，支持零样本和少样本两种测试模式，确保评估结果的公平性和可比性。
思维链推理支持：支持answer-only（仅答案）和chain-of-thought（思维链）两种提示格式，可评估模型在复杂推理任务中的表现，帮助分析模型的推理过程质量。
中国特定内容评估：包含许多具有中国特色的内容，如"中国饮食文化"、"名族学"、"中国驾驶规则"等，专门针对中国的文化背景设计，验证模型对中国知识的蕴含能力以及对中文的理解和适应能力。
CMMLU的使用方法
- 获取数据集：从GitHub（https://github.com/haonan-li/CMMLU）或Hugging Face平台下载CMMLU数据集，包含开发和测试数据。
- 准备测试环境：安装必要的Python库（如transformers、datasets等），克隆CMMLU代码库，使用提供的脚本对数据进行预处理。
- 运行评估：选择待评估的语言模型，加载模型和tokenizer，运行测试脚本评估模型在不同任务上的表现，查看详细的评估报告和排行榜。
CMMLU的产品价格
CMMLU是完全免费的开源评测基准，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。
CMMLU的适用人群
AI研究人员：用于评估和比较不同语言模型在中文语境下的性能，分析模型在特定学科的优势与不足，指导模型优化方向。
模型开发者：在开发中文语言模型时，使用CMMLU作为测试基准，确保模型具有全面的能力，诊断模型的优势与不足，指导模型的进一步优化。
教育工作者和学生：用于教学评估，分析学生对中文的理解能力，帮助学生和研究人员掌握AI模型评测的方法和技巧。
总而言之，CMMLU是一款用于全面评估中文大模型知识储备和推理能力的权威评测基准，通过67个学科主题和11,528道多项选择题，为研究人员、开发者和企业提供科学、客观、中立的模型性能评估工具，推动中文大模型技术的持续发展和应用普及。
