Open LLM Leaderboard

这个网站是 Hugging Face 上的一个 Space，名为 Open LLM Leaderboard（开放大语言模型排行榜），由 open-llm-leaderboard 团队创建。它的主要目的是跟踪、排名和评估开源大语言模型（LLMs）和聊天机器人，为用户提供一个透明、可比较的平台，以了解不同模型的性能表现。以下是对其功能和用途的详细介绍：

网站的主要用途

Open LLM Leaderboard 旨在解决评估和比较开源大语言模型的难题。由于不同模型的开发者可能会使用不同的测试方法、提示词或数据集，导致性能数据难以直接比较，这个排行榜通过标准化的评估流程，提供可重现的结果，帮助用户区分宣传中的“水分”和模型的真实能力。它广泛服务于机器学习社区，包括研究人员、开发者和普通用户。

核心功能

1. 模型排名与评估

   • 网站展示了一个排行榜，列出各种开源大语言模型的性能得分。
   • 评估基于标准化的基准测试（如 MMLU、HellaSwag 等），确保所有模型在相同的条件下（例如相同的问题、相同的提问顺序）进行测试。
   • 用户可以看到每个模型在不同任务上的得分，例如多选题准确率、推理能力等。

2. 可重现性支持

   • 提供详细的评估数据和方法，用户可以通过给出的代码和工具重现结果。
   • 例如，用户可以使用 Eleuther AI 的 LM Evaluation Harness（一个开源评估框架）运行相同的测试，具体命令和参数也在网站相关文档中提供。

3. 模型详细信息

   • 点击模型名称后的特定图标（如 📄），可以查看该模型的输入输出细节、参数规模等信息。
   • 如果某个模型被社区标记为“Flagged”（有争议或问题），用户可以点击链接查看相关讨论。

4. 社区协作与提交

   • 用户可以提交自己的模型进行评估，提交后会在排行榜的计算集群上自动运行测试。
   • 社区成员可以通过讨论区交流意见，报告问题或分享见解。

5. 数据访问

   • 评估结果存储在 Hugging Face 的数据集（Dataset）中，例如：
     • 详细数值结果：https://huggingface.co/datasets/open-llm-leaderboard-old/results
     • 社区请求和运行状态：https://huggingface.co/datasets/open-llm-leaderboard-old/requests
   • 这些数据集公开透明，供用户下载和分析。

6. 历史与更新

   • 该排行榜自推出以来不断更新，例如升级到 Open LLM Leaderboard v2，引入了更科学的评分方法（如归一化得分）。
   • 它还记录了过去两年内超过 13,000 个模型的评估数据，反映了开源 LLM 领域的快速发展。

特色与意义

• 广泛使用：自推出以来，该排行榜吸引了超过 200 万独立访客，每月约有 30 万社区成员参与使用或协作。
• 推动评估标准化：通过提供统一测试环境，它促进了模型评估的公平性和科学性，避免了开发者“优化特定测试”的情况。
• 适应新趋势：随着模型能力（如推理、长上下文处理）的变化，排行榜也在调整基准测试，以保持相关性。

技术细节

• 运行环境：所有模型评估在一个配备 8 个 H100 GPU 的单一节点上进行，批处理大小为 8。
• 开源工具：基于 Eleuther AI 的评估框架，用户可通过命令行运行类似测试，例如：
  bash 复制代码

  python main.py --model=hf-causal-experimental \
    --model_args="pretrained=<your_model>,use_accelerate=True" \
    --tasks=<task_list> \
    --num_fewshot=<n_few_shot> \
    --batch_size=1 \
    --output_path=<output_path>

当前状态

截至 2025 年 3 月 28 日，Open LLM Leaderboard 已宣布正式退役。原因是随着模型能力转向新领域（如多模态、长上下文推理），原有基准测试逐渐过时，团队希望避免误导开发者追求过时的优化方向。不过，其历史数据和社区资源仍可访问，且后续有其他社区排行榜接替其功能。

总结

Open LLM Leaderboard 是一个专注于开源大语言模型评估的平台，提供排名、数据透明性和社区协作功能。它通过标准化测试帮助用户找到最先进的模型，同时推动了 AI 领域的开放性和科学性。虽然它现已退役，但其影响深远，为后续的模型评估工作奠定了基础。如果你对具体模型的性能感兴趣，可以访问其数据集或探索 Hugging Face 上其他类似的排行榜空间。