大模型评测基准体系
大模型评测是衡量模型能力的科学方法。不同基准评估不同能力维度，综合评测才能全面反映模型水平。
主流基准
| 基准 | 能力维度 | 规模 | 评估方式 |
|---|---|---|---|
| MMLU | 知识理解 | 14K 题 | 多选 |
| GSM8K | 数学推理 | 8.5K 题 | 精确匹配 |
| HumanEval | 代码生成 | 164 题 | 单元测试 |
| MATH | 高等数学 | 12K 题 | 精确匹配 |
| MT-Bench | 对话能力 | 80 题 | LLM 评判 |
python
# 评测管线
def evaluate_model(model, benchmarks):
results = {}
for name, bench in benchmarks.items():
scores = []
for example in bench.examples:
pred = model.generate(example.prompt)
score = bench.metric(pred, example.answer)
scores.append(score)
results[name] = sum(scores) / len(scores)
return results评测的陷阱
排行榜分数不等于实际体验。许多模型在特定基准上过拟合，在真实场景中表现不如分数暗示的水平。关注评测方法的科学性比关注分数更重要。