LLM-leaderboard项目简介

LLM-leaderboard是一个由社区共同维护的开源大语言模型(LLM)排行榜项目,旨在为研究人员和开发者提供一个集中的LLM性能评估和比较平台。该项目由Ludwig Stumpp发起,目前已经成为评估LLM能力的重要参考。

主要功能

1. 综合性能排行榜:汇总了包括GPT-4、LLaMA、PaLM等在内的30多个主流LLM模型在各项基准测试上的表现。

2. 多维度评估指标:覆盖了HellaSwag、HumanEval、LAMBADA、MMLU等多个权威的NLP评估数据集。

3. 开放数据贡献:允许社区成员提交新的模型评测数据,保证了数据的及时性和全面性。

4. 交互式可视化:提供了基于Streamlit的在线交互式排行榜界面,方便用户比较不同模型的性能。

5. 开源代码实现:项目代码开源,便于研究人员复现和扩展。

数据来源与评估指标

LLM-leaderboard的数据主要来自以下几个方面:

1. 模型发布方公开的官方评测数据
2. 第三方机构进行的独立评测
3. 社区贡献的评测结果

主要的评估指标包括:

• Chatbot Arena Elo:基于人类偏好的对话能力评分
• HellaSwag:常识推理能力测试
• HumanEval:代码生成能力评估
• LAMBADA:长文本理解能力
• MMLU:多领域知识测试
• TriviaQA:问答能力评估
• WinoGrande:代词消解能力测试

如何使用

1. 访问项目主页:https://llm-leaderboard.streamlit.app/
2. 在交互式界面中选择感兴趣的模型和指标进行比较
3. 查看详细的评测数据和可视化结果

参与贡献

LLM-leaderboard欢迎社区贡献,主要的参与方式包括:

1. 提交新模型的评测数据
2. 增加新的评估指标或基准测试
3. 改进代码实现和可视化效果
4. 提出新的功能需求

贡献指南可以参考项目的GitHub页面。

未来展望

LLM-leaderboard计划在未来添加更多功能,如:

• 增加模型发布年份信息
• 添加模型详细参数(如参数量、训练数据量等)
• 扩展更多评估维度

结语

LLM-leaderboard为研究人员和开发者提供了一个全面了解和比较各种LLM性能的平台。随着更多模型和评估数据的加入,该项目将继续发挥重要作用,推动LLM技术的发展与应用。