HELM

HELM是什么

HELM全称Holistic Evaluation of Language Models（语言模型整体评估）是斯坦福大学推出的大模型评测体系，评测方法主要包括场景、适配、指标三大模块，每次评测的运行都需要指定一个场景，一个适配模型的提示，以及一个或多个指标。它评测主要覆盖的是英语，通过准确率、不确定性/校准、鲁棒性、公平性、偏差、毒性、推断效率综合评测模型表现，适用问答、信息检索、文本分类等任务，为语言模型提供更全面、系统的评估方法，帮助研究人员和开发者更好地理解和优化模型性能。

HELM的主要功能

• 全面的评估能力：HELM支持多种语言模型任务（如问答、文本分类、信息检索、文本生成、摘要等），提供多种评估指标（包括准确率、鲁棒性、公平性、偏差、毒性、推断效率等），能够从多个维度全面评估语言模型的性能。
• 可复现性与透明性：HELM基于标准化的评估流程和配置文件，确保不同用户在相同条件下能够获得一致的评估结果，用户能查看和修改评估代码，保证评估过程的透明性和可定制性。
• 多模态支持：HELM不仅支持纯文本任务，还支持多模态任务（例如图像描述生成、视觉问答等），评估多模态模型的综合性能。
• 自定义扩展：用户根据自己的需求，自定义评估任务、适配策略和指标，HELM提供灵活的扩展机制，满足特定的研究或应用需求。