C-Eval | AI模型评测

C-Eval是上海交通大学、清华大学和爱丁堡大学研究人员于2023年5月联合推出的中文基础模型评估套件，包含13948道多项选择题，覆盖52个不同学科和初中、高中、大学、专业四个难度级别，通过零样本和少样本测试全面评估大模型在中文语境下的知识储备和推理能力，为中文大模型的性能评估提供标准化基准。

多学科知识评估：涵盖STEM（科学、技术、工程、数学）、社会科学、人文学科和其他专业四大领域，包含计算机科学、数学、物理、化学、法律、艺术、历史等52个学科，全面测试模型在不同领域的知识掌握程度。

多层次难度分级：设置初中、高中、大学、专业四个难度级别，从基础到高级逐步提升，细致评估模型在不同难度下的推理和泛化能力，帮助开发者识别模型的能力边界。

标准化评估体系：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，支持不同模型的横向对比，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。

数据准备：从Hugging Face或OneDrive下载C-Eval数据集，包含dev、val、test三个子集，分别用于few-shot示例构建、离线测试和最终评估。
模型配置：根据待评估模型类型（如ChatGLM、LLaMA、MiniMax等）配置相应的评估参数，包括few-shot数量、是否启用思维链模式、设备选择等。
运行评估：使用官方提供的评估脚本（如eval.py）对模型进行测试，系统会自动记录各项指标并生成详细的评估报告，包括各学科准确率和总体平均分。
结果提交：将测试集预测结果提交至C-Eval官网（https://cevalbenchmark.com）获取最终评分，并可在公共排行榜上查看模型排名。

C-Eval是完全免费的开源评估套件，用户无需支付任何费用即可下载数据集、使用评估工具和查看排行榜，所有资源对研究社区开放。

AI研究人员：用于评估和比较不同语言模型的性能，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：在模型训练和优化过程中获取实时性能反馈，识别模型存在的问题并进行针对性改进。

教育工作者和学生：学习中文NLP任务的评估标准和技术细节，了解大模型在不同领域的表现特点。

总而言之，C-Eval是一款用于全面评估中文大模型知识储备和推理能力的标准化评测基准，通过13948道涵盖52个学科和四个难度级别的多项选择题，为AI研究社区提供公平、透明的模型性能评估工具，推动中文自然语言处理技术的发展。