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论文AlignBench 项目介绍
AlignBench 是全球首个多维度并全面评估中文大型语言模型（LLMs）对齐能力的评测基准。它的创建旨在解决目前现有评测基准无法准确衡量语言模型在真实场景中的表现及其与人类意图对齐程度的问题。AlignBench 提供了一套系统的方法来衡量这些模型的对齐水平，并具有高可靠性和解释性。
项目的背景和动机
在指令微调（instruction tuning）后的大型语言模型中，与人类意图的对齐水平已经成为实际应用的一个关键因素。然而，传统评测标准无法完全展示这种对齐能力。此外，评估中文大语言模型的对齐水平一直是业界面临的挑战。AlignBench 项目因此而生，旨在提供一个全面、多样化且自动化的评估方法。
项目框架
AlignBench 的构建包括以下核心内容：
- 数据构建和更新：AlignBench 通过人类参与的数据构建流程，保证了评测数据的动态更新。最新版本的 AlignBench 数据已经过修改和完善。
- 多维度评估方法（LLM-as-Judge）：使用了一种包含思维链（Chain-of-Thought）生成的多维度分析方法，分析模型的响应并给予最终综合评分。
- 图像和整体框架说明：AlignBench 的整体框架图示帮助用户更好地理解项目结构。
数据集信息
AlignBench 的数据集是根据真实用户指令构建的，代表了八个主要能力类别，包括基本能力、中文理解、写作能力等。每个类别的数据样本被细分并进行了详细标注，以确保高质量和高准确性。数据集不仅有助于对语言模型的系统化评估，也能反映出这些模型在实际应用中的表现。
多维度评价方法
AlignBench 使用 GPT-4-0613 作为参考模型，完成对模型响应质量的评价。多维度评价包括以下几个特点：
- 单点打分：对每个模型的回答，评估方法提供一个从 1 到 10 的最终评分。
- 思维链方法：通过复杂的推理过程，增强评估的可靠性和解释性。
- 多维度分析：根据任务的特性设置不同评估维度，全面评估模型响应。
使用方法
AlignBench 提供了一整套评测流程，包括获取生成结果、调用评价模型进行分析打分、以及最终结果计算。
- 第一步：获取待评测模型的生成结果。
- 第二步：通过评价模型获取分析和打分。
- 第三步：计算最终结果并存储。
排行榜
AlignBench 在当前支持汉语的多个大型语言模型中进行评测，并提供了一份综合得分表，用以展示各模型在不同能力上的表现，例如推理能力、语言理解等。
AlignBench 的创建标志着语言模型评估领域一个新的里程碑，为研究人员和开发者提供了一套完善的评测工具。它不仅可以帮助模型开发者提高模型效能，还能为未来的模型开发和研究提供方向。
