本文来自“『弈衡』人工智能大模型评测平台白皮”，AI大模型以其庞大的参数数量、卓越的学习能力和广泛的应用潜力，正在引领AI技术的新一轮革命。
AI大模型的参数规模是其最显著的特点之一。庞大的参数量使得模型能够捕捉和学习数据中的细微特征和复杂关系，从而在各种任务上实现优异的性能，不仅能够理解自然语言、识别图像和视频内容等，还能在复杂的策略游戏中与人类玩家竞争，甚至超越人类的表现。但在某些领域中，模型的准确性和安全性还有待提升。
大模型的“黑箱”特性使得理解和解释其行为变得困难，这对于需要高度透明度和可解释性的应用场景构成挑战。
1 应用需求
随着大模型技术在实际应用中的广泛应用，如何全面、准确地评估这些模型的性能、安全性、合规性以及其对社会的影响，成为一个迫切需要解决的问题。在大模型研发和应用过程中，面临着一系列挑战，在技术验证、质量控制、风险管理以及合规性等多个层面提出评测需求。
2 评测内容
在人工智能领域，大模型的评测是一个多维度、多目标的复杂过程，它涉及到模型的功能、性能、安全性、可解释性、可靠性、经济性等多个方面。评测内容的广泛性要求我们不仅要关注模型在特定任务上的表现，还要考虑其在不同环境和条件下的稳定性和泛化能力。
随着AI技术的快速发展，大模型在各个领域的应用日益广泛，对大模型的评测需求也日益增长。
在功能性方面，大模型评测集中在三个核心领域：任务特定性能、多任务能力以及交互能力。对于任务特定性能，大模型在执行如语言翻译或图像识别等特定任务时，必须展现出色的表现。这涉及到模型的准确度、处理速度以及对不同数据集的适应性。多任务能力则强调大模型在广泛任务类型上的泛化能力，评测时需综合考量模型在多样化任务上的表现，包括其对未知任务的适应性和表现。此外，交互能力评测关注于大模型与用户交互的流畅性和有效性，包括模型对用户输入的理解、回应的自然性，以及对话上下文的关联性，这些都是提升用户体验的关键因素。综合这些功能性需求的评测，可以全面地评估大模型在实际应用中的性能和潜力。
在性能方面，大模型的评测集中在准确度、效率和可扩展性等关键维度。准确度是评测的核心，它直接决定模型输出的可靠性，尤其在医疗和法律等高风险领域，准确度的水平直接影响着决策的质量。效率则涉及模型处理输入并提供输出的速度，以及在整个计算过程中所消耗的计算资源和能源。一个高效率的模型能够在维持性能标准的同时减少用户的等待时间，并有效降低运行成本。可扩展性是评测模型是否能够适应未来业务需求的变化，例如处理更大数据集或更复杂的任务。这要求模型具备通过增加资源投入或参数调整来提升性能的能力，从而保障其长期的实用价值和适应性。综合这些性能指标的评测，可以确保大模型在满足当前需求的同时，也具备未来技术发展和业务扩展的潜力。
在安全性方面，大模型的评测覆盖数据隐私、系统安全和伦理合规这三个基本而关键的领域。数据隐私强调在处理敏感信息时，模型必须实施有效的保护措施以防止数据泄露，评测过程中需要严格检查模型是否具备健全的隐私保护机制。系统安全则关注模型对于恶意攻击的防御能力，包括对抗性攻击和模型滥用等风险，确保模型在面对这些潜在威胁时的安全性和稳定性。伦理合规要求模型在设计和应用过程中遵循社会伦理标准和法律法规，防止产生歧视或不公平的结果，确保技术应用的社会影响正面且负责任。综合这些安全性指标的评测，旨在为大模型提供一个安全、可靠且稳定的运行环境，保障其在实际部署和应用中的安全性和可信赖性。
在可靠性方面，大模型的评测着重于鲁棒性和一致性两个关键指标。鲁棒性指的是模型对于输入噪声和异常情况的抵抗能力，这确保即使在面对不完美或有敌意的输入数据时，模型也能够维持其性能，稳定地输出结果。而一致性则评价模型在不同时间点、处理不同输入时是否能提供连贯且一致的响应，这对于建立用户对模型的信任至关重要。
针对上述大模型评测需求，诸多科研机构和头部公司已经开展了广泛的相关研究与实践。我们调研了业界典型大模型评测平台，充分掌握平台能力以及它们在实际应用中的表现，并分析了这些平台的优势和不足。
3 业界典型大模型评测平台
OpenCompass
OpenCompass是由上海AI实验室精心打造的一个开源、全面且高效的大模型评测平台。该平台的评测框架完全开源，使用户能够自由访问和修改评测代码，以满足不同的评测需求，同时保证评测过程的透明性和可复现性，便于学术界和工业界的研究人员进行结果的验证和比较。OpenCompass支持包括零样本、小样本和思维链在内的多样化评测方式，构建一个多维度的评估体系，全面反映模型在知识、语言、理解、推理等方面的能力。
为应对大规模参数量模型的评测挑战，OpenCompass提供分布式评测方案，支持单机或集群上的并行处理，显著提高评测效率。通过巧妙的任务分割与合并策略，实现计算负载的均衡，充分利用所有可用的计算资源，使得在资源充足时，千亿参数量级模型的全面评测可以在极短时间内完成。此外，OpenCompass不仅支持开源模型的评测，还为开发者提供简洁的模型接口，方便接入API模型，已经支持OpenAI、Claude、PaLM等众多API模型的评测。
OpenCompass的设计灵活性允许用户通过预留接口轻松添加新的评测数据集和模型，自定义数据划分策略，甚至接入新的集群管理后端，极大地拓展了评测模型的类型和范围。
作为一个公开的评测平台，OpenCompass向技术社区全面开放，支持的数据集及各数据集的多版本提示词都可以供用户一键下载，确保了评测结果的可复现性。
在多模态能力评测方面，OpenCompass覆盖从感知到认知能力的多个细粒度评估维度，如目标检测、文字识别、动作识别、图像理解、关系推理等，为多模态大模型提供全面的能力评估。同时，OpenCompass提供公开的评测榜单，降低评测门槛，鼓励技术社区提交评测申请，评测结果将实时更新在榜单上，为用户提供直观的模型性能比较。
AgentBench
AgentBench是一个创新的多维演进基准测试平台，专为评估大语言模型（LLMs）在复杂的多轮次开放式生成环境中的推理和决策能力而设计。该平台通过模拟真实世界的场景和任务，提供一个全面的性能评估框架，旨在推动大语言模型在理解、推理、学习和适应性方面的进步。AgentBench的评估体系是多维的，它不仅关注模型的语言生成能力，还包括对模型在复杂情境下的推理、决策、学习能力和适应性等方面的综合评估。这种多维的评估方法可以更准确地反映模型在现实世界任务中的性能，为研究者和开发者提供一个更为全面的模型能力视图。
AgentBench模拟多轮次的开放式对话环境，考察在连续的交互中保持上下文的连贯性和逻辑的一致性。这种环境对模型的记忆、注意力和长期策略规划能力提出更高的要求，是对模型综合能力的考验。推理和决策是AgentBench评估的核心。平台设计一系列任务，旨在挑战模型的推理能力，包括归纳推理、演绎推理、因果推理等。同时，AgentBench还评估模型在面对复杂决策时的表现，包括风险评估、成本效益分析和多目标优化等。
AgentBench提供高度的定制化和扩展性，允许研究者和开发者根据自己的需求设计和添加新的评估任务。这种灵活性使得AgentBench可以适应不同的研究领域和应用需求，促进评测方法的创新和发展。AgentBench鼓励社区合作和共享。平台的设计允许不同的研究团队和开发者共享他们的评估任务和模型，从而形成一个开放和协作的研究环境。这种合作精神有助于推动大语言模型评测技术的发展，并加速模型性能的提升。
OpenEval
OpenEval是一个专注于中文大模型评估的多维度、全面、开放的评测平台。该平台由大模型基准评测专家委员会研制开发，旨在探索前沿模型评测方法，建立大模型评测标准与协议，并建设高质量的大模型评测基准数据。通过综合评估大模型的知识、能力、对齐及安全级别，OpenEval发布详细的评测报告，以助推中文大模型能力与安全协同发展。OpenEval平台从四大维度出发进行评估，包括知识能力、价值对齐、安全可控和专业领域。每个维度下又细分为多个子维度，并收录相应的数据集。这种细分不仅有助于全面评估模型性能，也进行针对性的优化和改进。
OpenEval平台提供自动化的评测流程，支持本地评测和平台评测两种方式。用户可以在本地完成模型推理后，生成待评测文件并在平台上提交，以获得评测结果。此外，平台还支持API评测方式，用户提交模型API信息后，结果将以邮件形式发送。OpenEval平台收录多种数据集，如GaoKao-bench、TGEA和CSNLI等，这些数据集覆盖高考题目、文本错误检测、自然语言推理等多个领域，为大模型的评估提供丰富的基准。
百度大模型内容安全评测平台
百度大模型评测平台是一个专为大语言模型（LLMs）设计的综合性评测系统，提供内容安全等多维度的评测服务。该平台的建立和运作严格遵守国家法律法规，如《网络安全法》和《互联网信息服务管理办法》，确保大模型输出的内容合法合规，避免不当内容的产生，保护用户隐私安全，防止模型被滥用。内容安全评测在AI领域尤为重要，因为大语言模型强大的生成能力可能带来包括色情、暴力、歧视或虚假信息在内的风险，对社会和个人造成不良影响。百度大模型评测平台通过标准化的评测流程，确保模型的安全性和可靠性。
业界的大模型评测平台在多个方面展现出显著的优势，这些优势共同推动大语言模型评测技术的发展，并为用户提供高效、可靠的服务。
首先，这些平台在评测的全面性方面做得非常出色。多数平台在评估模型时，不仅重视其语言生成能力，还综合考虑了模型在复杂情境中的推理、决策、学习以及适应等多方面的能力。
其次，多样化的评测方式是这些平台的另一大特色。平台如AgentBench支持零样本评测、小样本评测和思维链评测等，能够更全面地评估模型性能。零样本评测衡量模型在未经特定任务训练时，面对新任务的理解与执行能力；小样本评测则检验模型在仅提供少量样本后，对新任务的快速学习与适应水平；而思维链评测通过模仿人类思维过程，对模型处理复杂问题的推理及解决能力进行评估。这种多样化的评测方式使得平台能够适应不同类型的模型和应用场景，为用户提供更加精准的评测服务。
另外，分布式高效评测是这些平台的显著特征。一些平台如OpenCompass提供分布式评测方案，支持在单机或集群上并行处理计算任务，显著提高评测效率。通过分割大任务、合并小任务等策略，实现计算负载的均衡，充分利用所有可用的计算资源。在资源充足的情况下，OpenCompass能够在短时间内完成千亿参数量级模型的全面评测。
开源可复现性是这些平台的另一个重要优势。平台如OpenCompass开源评测框架，允许用户自由地访问和修改评测代码，以适应不同的评测需求。开源的特性也确保评测过程的透明性和可复现性，允许学术界和工业界的研究人员对评测结果进行验证和比较。
技术门槛是评测平台面临的另一个问题。对于非专业人士来说，使用某些评测平台可能存在一定的技术门槛。复杂的操作界面、繁琐的评测流程和专业的术语可能会阻碍非专业用户的有效使用。为了提高平台的普及率和可用性，评测平台需要提供更加友好的用户界面和简化的操作指南，降低用户的使用难度。
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