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解决的问题

HELM 提供了一种标准化、透明且可复现的评估基础模型的方法。它解决了不同模型和基准之间评估不一致的问题，使我们能够从准确率、偏见、毒性、效率等多个维度全面了解模型性能。

如何工作

HELM 是一个 Python 框架，通过整合多个组件来创建一个全面的评估流水线：

• 统一接口：提供一种统一的方式访问来自不同提供商（如 OpenAI、Anthropic 和 Google）的模型。
• 标准化基准：以标准化格式包含大量数据集和基准（例如 MMLU-Pro、GPQA、IFEval）。
• 多维度指标：使用超越简单准确率的指标来衡量性能，包括效率、偏见和毒性。
• 可视化工具：包含一个 Web UI 用于检查单个提示和响应，以及一个 Web 排行榜用于比较不同模型的结果。

适用人群

需要对 LLM 和多模态模型进行可复现且透明评估的研究人员和开发者，以及希望在标准化基准上比较模型性能的人。

主要亮点

• 全面的方法：在准确率、偏见、毒性、效率等多个指标上评估模型。
• 广泛的模型支持：为多个主要 AI 提供商提供统一接口。
• 丰富的基准库：支持医疗、金融、视觉-语言任务等多个领域。
• 集成可视化：内置 Web 服务器和排行榜，用于结果分析。