C-Eval是由上海交通大学、清华大学与爱丁堡大学研究团队于2023年5月联合推出的中文大语言模型专属评估套件,聚焦模型的中文理解与应用能力评测。套件包含13948道标准化多项选择题,覆盖52个学科领域、划分四个难度等级,通过零样本(zero-shot)和少样本(few-shot)测试模式,可精准评估模型在未见过的任务中的适应性与泛化能力,是中文大语言模型性能评测的核心基准工具。

C-Eval核心功能:
1、全领域多学科覆盖:
涵盖STEM、社会科学、人文科学等52个学科领域的评测题目,全方位考察模型的跨领域知识储备与中文理解能力。
2、精细化难度分级:
设置从基础到高级的四个难度级别,可细致评估模型在不同难度梯度下的逻辑推理、知识应用与泛化能力。
3、标准化量化评估:
基于13948道标准化多项选择题搭建评测体系,搭配统一评分系统输出量化性能指标,支持不同大语言模型的横向对比与性能溯源。
4、零样本/少样本双模式测试:
适配零样本、少样本两种主流评测模式,精准衡量模型在无标注或少量标注任务中的自适应能力,贴合实际应用场景需求。
C-Eval多领域应用场景:
1、大模型研发与性能优化:
为模型开发者提供标准化的中文能力评测基准,全面衡量模型的知识水平、推理能力与中文适配性,为模型迭代、调优提供精准的数据支撑。
2、学术研究与模型对比:
作为NLP领域的标准化测试平台,助力研究人员客观分析、横向对比不同中文大语言模型在各学科的表现,为学术研究、算法改进提供核心参考,推动中文大模型技术发展。
3、教育领域智能化开发:
依托多学科、多难度的评测题库与模型能力评估体系,助力智能辅导系统、教育评估工具的研发,可实现智能化练习题生成、答题自动评分等功能,提升教育领域智能化水平。
4、行业大模型落地优化:
针对金融、医疗、智能客服等垂直领域,精准评估行业大模型的领域知识储备与实际应用能力,为行业智能化解决方案的优化、落地提供评测依据,提升场景适配效果。
5、社区技术交流与赛事评测:
作为开放的中文大模型评估平台,促进开发者社区的技术交流与合作,同时为各类中文大模型竞赛、技术评测提供公平、统一的基准测试工具,推动行业生态共建。
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C-Eval(官网) 打不开万能教程:
1、微信/QQ内打不开:
把链接复制到系统浏览器再访问,微信/QQ内置页常自动拦截第三方站。
2、浏览器报“违规”:
部分国产浏览器的误拦截,换用系统原生浏览器即可:iPhone→Safari,安卓→Edge、Alook、X、Via 等轻量浏览器,均不会误屏蔽。
3、网络加载慢或空白:
先切换 4G/5G 与 Wi-Fi 对比;可以尝试使用网络加速器,将网络切换至更稳定的运营商。另外,部分网站可能需要科学上网才能访问,如Google、Hugging Face等一些国外服务器的网站(不推荐)。
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