? 框架概览
HELM (Holistic Evaluation of Language Models) 是由斯坦福CRFM研究中心开发的标准化大语言模型评估体系，提供全面、系统的模型能力测评。
核心特性：
- 16个核心评估维度
- 42个标准化评估场景
- 覆盖29个主流语言模型
- 透明公开的评估方法
- 持续更新的评估基准
- 交互式结果可视化
框架特色：全面性、标准化、可重复、透明化
? 核心应用场景
? 学术研究
为AI论文提供标准化的模型评估结果
? 工业界模型选型
帮助企业选择适合特定场景的语言模型
? 政策制定
为AI监管提供客观的模型能力评估数据
? 模型开发
指导研究人员优化模型在关键维度的表现
? 使用模式
? 完全开源
评估框架和工具链全部开源免费
? 在线报告
提供详细的在线评估报告和可视化
? 本地部署
支持在本地环境运行完整评估
? 持续更新
定期纳入新模型和评估维度
? 评估规模
"已评估超过100万次模型输出" - 项目统计
"覆盖GPT-4到Llama 2等主流模型" - 模型清单
"16个核心评估维度交叉分析" - 方法论
? 核心评估维度
基础能力
- 语言理解
- 知识掌握
- 推理能力
专业领域
- 医学
- 法律
- 编程
鲁棒性
- 抗干扰能力
- 一致性
- 校准度
社会影响
- 偏见
- 公平性
- 安全性
效率
- 计算效率
- 响应速度
- 内存占用
适应性
- 少样本学习
- 指令跟随
- 个性化
关键词：HELM，大语言模型评估，斯坦福CRFM，LLM测评，Holistic Evaluation，语言模型基准测试，AI评估框架
全方位的多模态大模型能力评测体系