模型评测框架介绍

传神社区提供了lm-evaluation-harness 和 OpenCompass 两个主流的模型评测框架，它们有各自的特点和应用场景。

lm-evaluation-harness

1. 简介
   • 由 EleutherAI 提供的一个 Python 工具，用于统一评估语言模型的性能。
   • 支持多种评估任务，如语言建模（Language Modeling）、零样本（Zero-Shot）和少样本（Few-Shot）任务。
2. 特点
   • 灵活性：支持对接多种模型，包括 Hugging Face 的 Transformers 模型、OpenAI 的 API 模型等。
   • 任务多样性：涵盖了 NLP 的多个任务，如文本生成、完形填空、问答、翻译等。
   • 标准化评测：以统一的接口为模型提供公平的性能对比。
3. 支持的模型
   • Hugging Face Transformers 库中的模型，例如 GPT-2、GPT-3、T5、BERT 等。
   • OpenAI API 模型（如 GPT-3.5、GPT-4）。
   • 自定义模型（需要用户提供合适的 API 接口或加载逻辑）。
4. 适用场景
   • 研究型项目的语言模型性能评估。
   • 对标已有模型的性能表现，尤其是研究 LLM 的对比性实验。

OpenCompass

1. 简介
   • OpenCompass 是一个开源的评测框架，特别针对国内外大语言模型的性能评估需求设计。
   • 由国内开发者和开源社区维护，支持对中文语料和任务的深入评测。
2. 特点
   • 本地化支持：尤其适合中文 NLP 的评测任务，支持大量中文基准测试数据集（如 CLUE）。
   • 多模型兼容：支持 Hugging Face 模型、开源 LLM，以及通过 API 的商用模型（如百度文心、阿里通义）。
   • 可扩展性：用户可以轻松添加自定义任务或数据集。
3. 支持的模型
   • Hugging Face 的 Transformer 模型。
   • 国内外开源的 LLM，如 ChatGLM、MOSS、LLaMA、Falcon。
   • 提供 API 的商用模型，如百度文心、阿里通义、讯飞星火等。
4. 适用场景
   • 针对中文任务的评估（例如文本分类、问答生成）。
   • 比较国内外大语言模型在中文任务上的表现差异。

两者的比较

特点	lm-evaluation-harness	OpenCompass
任务范围	全球化任务（英文为主）	特别关注中文任务
模型支持	开源模型 + API 模型	开源模型 + 国内商用模型
适用场景	学术研究，英文为主的模型性能对比	中文任务评估，国内外模型性能比较
扩展性	较高，但偏向技术性用户	用户友好，适合快速添加本地化任务

适用场景

• 如果你的评测任务以英文为主或需要对标全球 LLM，推荐使用 lm-evaluation-harness。
• 如果你的评测任务以中文为主或涉及国内商用模型，建议使用 OpenCompass。
• 两种评测体系可以结合使用，以全面覆盖不同语言和任务的模型性能对比需求。