Open LLM Leaderboard

Open LLM Leaderboard是什么

Open LLM Leaderboard 是最大的大模型和数据集社区 HuggingFace 推出的开源大模型排行榜单，基于 Eleuther AI Language Model Evaluation Harness（Eleuther AI语言模型评估框架）封装。Open LLM Leaderboard通过多种基准测试（如 IFEval、BBH、MATH 等），从指令遵循、复杂推理、数学解题、专业知识问答等多个维度对模型进行评估。排行榜涵盖预训练模型、聊天模型等多种类型，提供详细的数值结果和模型输入输出细节。Open LLM Leaderboard 能帮助用户筛选出当前最先进的模型，推动开源社区的进步。

Open LLM Leaderboard 的主要功能

• 多维度基准测试：包括多种基准测试（如 IFEval、BBH、MATH、GPQA 等），涵盖指令遵循、复杂推理、数学解题、专业知识问答等多个领域，全面评估模型能力。
• 多种模型类型支持：支持预训练模型、持续预训练模型、领域特定微调模型、聊天模型等，覆盖不同应用场景。
• 详细结果展示：提供详细的数值结果和模型输入输出细节，帮助用户深入了解模型表现。
• 社区互动：社区成员对模型进行标记和讨论，确保排行榜的公正性和透明度。
• 可复现性支持：提供代码和工具，帮助用户复现排行榜上的结果，增强研究的可信度。

Open LLM Leaderboard 的评估基准

• IFEval：评估模型遵循明确指令的能力，如格式要求，使用严格准确率指标。
• BBH（Big Bench Hard）：用23个高难度子任务，涵盖多步算术、算法推理和语言理解，测试模型的综合能力。
• MATH：测试模型解决高中竞赛级别数学问题的能力，要求严格遵循特定输出格式。
• GPQA（Graduate-Level Google-Proof Q&A Benchmark）：由专家设计的高难度知识问答任务，涵盖多领域专业知识。
• MuSR（Multistep Soft Reasoning）：用复杂多步推理问题，如谋杀案谜题，评估模型的长距离上下文解析和推理能力。
• MMLU-PRO（Massive Multitask Language Understanding – Professional）：改进版的多任务语言理解评估，增加选择数量，提高问题难度，减少噪声。

如何使用Open LLM Leaderboard

• 访问排行榜页面：访问 Open LLM Leaderboard 页面，查看当前的模型排名和性能数据。
• 查看模型详情：点击感兴趣的模型名称，查看详细信息。
• 筛选和比较模型：用排行榜页面提供的筛选功能，根据模型类型、性能指标等条件筛选模型。对比不同模型在各基准测试中的表现，选择最适合需求的模型。
• 复现评估结果：如果需要复现某个模型的评估结果，用 Hugging Face 提供的代码工具：

git clone git@github.com:huggingface/lm-evaluation-harness.git
cd lm-evaluation-harness
git checkout main
pip install -e .
lm-eval --model_args="pretrained=<your_model>,revision=<your_model_revision>,dtype=<model_dtype>" --tasks=leaderboard --batch_size=auto --output_path=<output_path>

• • 替换 <your_model>、<your_model_revision> 和 <output_path> 为实际值。
  • 对于指令模型，添加 --apply_chat_template 和 --fewshot_as_multiturn 选项。

Open LLM Leaderboard的应用场景

• 模型评估与选择：开发者和研究人员快速筛选出适合特定任务（如智能客服、内容生成等）的最优开源语言模型。
• 学术研究：为学术界提供统一的基准测试平台，帮助研究人员评估模型性能，推动语言模型技术发展。
• 社区互动：促进开源社区的互动，鼓励开发者提交模型到排行榜，分享研究成果。
• 教育与学习：作为教育资源，帮助学生和初学者了解语言模型的评估方法和性能指标，提供实践平台。
• 技术验证与对比：验证新开发的语言模型是否达到行业标准，与其他模型对比发现自身优势和不足，为优化提供参考。