HELM

斯坦福大学推出的大模型评测体系

网站概括

HELM（Holistic Evaluation of Language Models，全方位语言模型评估）是一个开源的、可再现的语言模型评估基准平台，是斯坦福大学CRFM（Center for Research on Foundation Models，基础模型研究中心）推出的），旨在通过全面、透明的方式评估大型语言模型（LLM）的性能，提供多维度指标和真实世界场景的比较。该平台作为“活的基准”（living benchmark），持续更新模型评估结果，帮助研究者和开发者理解模型的优缺点、贸易-offs（如准确性与公平性之间的平衡）。Classic版本基于HELM原始论文的场景，进行彻底评估，目前支持数百个模型的排行榜展示，2025年已集成更多变体如HELM Capabilities（3月发布），强调多指标、多场景的全面覆盖，而非单一准确率。

详细功能

HELM Classic的核心是多指标评估框架，支持广泛的模型、场景和工具。以下是主要功能详述：

排行榜与模型比较（Leaderboards）：展示数百个模型（如GPT系列、Llama、BERT变体、AI21 Labs的J1-Jumbo等）的性能排行，支持按场景、指标过滤和排序。用户可查看模型在不同任务上的得分对比。
多指标评估（Multi-Metric Evaluation）：同时测量7大核心指标，包括：
- 准确性（Accuracy）：任务完成正确率。
- 校准（Calibration）：模型置信度与实际准确率的匹配。
- 鲁棒性（Robustness）：对噪声或变异的抵抗力。
- 公平性（Fairness）：跨群体（如性别、种族）的无偏见表现。
- 偏见（Bias）：潜在歧视检测。
- 毒性（Toxicity）：有害输出比例。
- 效率（Efficiency）：推理速度和资源消耗。
核心场景与数据集（Core Scenarios and Datasets）：基于原始论文，覆盖16个核心场景（如开放式生成、分类、问答），扩展到42个真实世界场景，包括：
- 自然语言理解（NLU）：如情感分析、命名实体识别。
- 自然语言生成（NLG）：如摘要、翻译。
- 问答（QA）：事实性、长上下文QA。
- 伦理与安全：偏见检测、毒性生成。
  支持数十个数据集，如GLUE、SuperGLUE、TruthfulQA等。
Web UI界面（Web Interface）：交互式仪表盘，用于检查单个提示、响应和详细日志；支持可视化图表展示贸易-offs。
扩展评估变体：集成2025年新功能，如HELM Capabilities（ curated场景测量通用能力，如推理、记忆）、MedHELM（医疗任务评估）和HELM-Safety（6类风险基准，如暴力、欺诈）。
开源工具与API（Open-Source Tools）：通过GitHub仓库（stanford-crfm/helm）提供运行自定义评估的代码，支持本地或云端执行；包括提示工程、响应解析和指标计算模块。

使用方法

HELM Classic的界面直观，结合网页查看和代码运行。以下是典型步骤：

访问网站：打开 https://crfm.stanford.edu/helm/classic/latest/，无需注册即可浏览排行榜和结果。
查看评估结果：在排行榜页面选择模型（如GPT-4o）、场景（如QA）和指标（如准确性），查看交互图表和详细报告；使用Web UI点击提示查看原始输入/输出。
运行自定义评估：克隆GitHub仓库（git clone https://github.com/stanford-crfm/helm），安装依赖（pip install -e .），配置API密钥（如OpenAI），运行命令如helm-run --suite core --model ensemblgpt --max-eval-examples 1000生成新结果，然后用helm-summarize汇总指标。
扩展与更新：订阅RSS或检查release日志获取2025更新（如v1.18.0于10月发布）；对于新变体，切换到对应子页面如/helm/capabilities/latest/。