开源大模型谁更强？Open LLM Leaderboard权威评测颠覆你的认知

如今，最近能看到，HuggingFace所推出的Open LLM Leaderboard。在开发者的圈子里头，它热度是很高的。这个开源的大模型排行榜单，确实也是对行业而言，带来了更为透明的评估标准。身为经常就要测试各类AI模型的技术编辑，我认为这样一种，基于多维度基准测试的排名方式，是能够让开发者更加直观去对比模型性能的，还能够避免被厂商宣传误导。

榜单核心功能

Open LLM Leaderboard专门针对开源大模型予以系统性评估，这个平台收纳了源自全球研究机构以及企业的200余个语言模型，其中有预训练模型还有对话专用模型，评估数据每一周更新一回，以此保证能够反映最新的模型表现。

榜单给出模型参数规模、训练数据量这般基础情形，用户能够查看各个模型于各类测试里的具体获得数值，也能够径直去寻访那与之对应的HuggingFace模型页面，这样的设定造就使研究人员能够迅速寻觅到契合自身需求的模型。

评估体系解析

基于Eleuther AI所开发的语言模型评估工具构建起评估框架，该框架涵盖IFEval、BBH、MATH等七个核心测试项目。这当中，IFEval专门用于检验模型遵循指令的能力，BBH着重于复杂推理方面，MATH则针对数学解题水平展开测试。

设定了标准化评分规则的是每个测试项目，以专业知识测试为例，模型需要在生物学、法律等这些属于专业领域的问题上面展示知识掌握程度，能全面地反映模型实际能力的是这种多角度评估。

测试指标详解

指令的遵循环节要求模型精准无误地做到理解以及执行用户所下达之指令。测试当中涵盖了100多种指令类别，不管是从简单的文本改写方面，还是到复杂的多步骤操作方面，均有涉及包含。模型必须要在维持语义精确恰当的同时，切实完成指定交付的任务。

含有代码编写、逻辑推导等任务的复杂推理测试，数学测试采用从中学到大学水平的题目，以此检验模型的计算以及公式应用能力，这些测试能够有效区分模型的实际智能水平。

平台使用指南

进入HuggingFace网站，就能查到Open LLM Leaderboard入口。凭借筛选功能，用户能够依据模型类型、参数规模等条件，寻觅到目标模型。平台具备以单项测试成绩，或用综合得分排序的支持。

轻点具体的模型可去查看详尽的评估报告，报告之中含有每个测试项目的得分态势图，还有模型在典型问题之上的实际输出范例，这些信息对用户深切了解模型特性是有帮助的。

实际应用场景

git clone git@github.com:huggingface/lm-evaluation-harness.git
cd lm-evaluation-harness
git checkout main
pip install -e .
lm-eval --model_args="pretrained=,revision=,dtype=" --tasks=leaderboard --batch_size=auto --output_path=<output_path>

该榜单为企业技术选型，提供了客观的参考依据，某电商公司在对客服机器人模型进行选择时，依据榜单之指令遵循得分做出了最终选择，实际部署后客户满意度提升至18% 。

有研究人员借助如此这般平台察觉模型存在的缺陷和不足，通过了分析评估其在专业测试里的表现状况及情况进展，有针对性地对包含的训练数据组合进行了改进优化调整，最终使得模型在法律专业领域关于问答之类任务方面所呈现出的准确率提升拔高了12%，此为斯坦福团队所达成的成果。

行业影响分析

自2023年上线之后，该榜单促成了多个开源模型性能有提升，排行榜有着透明机制，促使开发者更关注模型实际具备的能力，而非只是强调参数的规模，这种趋势推动了更高效的模型架构创新。

讨论围绕榜单展开，是关于评估标准的讨论，部分专家建议增添多语言能力测试，另一些专家主张纳入能耗效率指标，而这些讨论正促使评估体系持续完善。

对于各位开发者而言，于使用Open LLM Leaderboard之际，最为看重的是哪一项评估指标呢？那么在实际所开展的项目之中，你们究竟是怎样去平衡模型的性能以及部署成本的呢？欢迎来到评论区去分享相关经验，要是觉得本文具备着帮助就请点赞予以支持！