FlagEval

工具简介

FlagEval（大模型评测平台）是由北京智源人工智能研究院推出的开源、综合性评测框架。该平台致力于对各类大语言模型、多模态模型进行系统化、标准化的能力评估，为学术界和产业界提供客观、公正的评测基准与工具支持。🔬

核心功能

• 多维能力评测：提供涵盖语言理解、推理、代码、数学、安全、价值观对齐等多个维度的评测体系。

• 标准化评测数据集：集成并持续更新多个公开、权威的中英文评测基准与数据集。

• 自动化评测流水线：支持对开源模型或API服务进行自动化任务执行与打分，生成详细评测报告。

• 公开排行榜：维护多个模型的综合与分项能力排行榜，便于横向对比。

• 开源与可扩展：代码开源，用户可自定义评测任务、数据集与指标，用于内部研发评估。

使用场景

• 模型研发与迭代：团队在开发或优化大模型时，用于阶段性能力测评与问题定位。

• 模型选型参考：企业或个人在选择接入或应用大模型前，可参考其客观评测结果进行技术选型。

• 学术研究：研究人员可利用其标准化工具与数据，进行模型能力对比或评测方法研究。

• 教学与学习：相关领域师生可用于直观理解大模型的能力维度与评测方法。

工具费用

目前，FlagEval评测平台及相关代码开源，可免费使用。平台在线排行榜及部分公开服务无需付费。🗄️

适合人群

• AI研究人员与工程师：从事大模型相关研发、评测与优化的专业人士。

• 技术决策者与产品经理：需要了解模型能力以进行技术选型或产品规划。

• 高校师生：人工智能、自然语言处理等方向的学习者与研究者。

• 企业技术团队：计划引入或部署大模型，需进行内部评估与测试的团队。

总结

FlagEval作为一个权威、开源的大模型综合评测平台，提供了系统化的评估框架、丰富的评测基准与自动化工具。它适用于从模型研发、能力测评到技术选型等多种需求，是了解与对比大模型性能的重要参考和实用工具。对于关注AI模型发展的用户而言，是一个值得收藏的基准信息源与效率工具。🚀