HELM官网：斯坦福大学推出的语言模型整体评估体系

HELM，全称Holistic Evaluation of Language Models（语言模型整体评估），是斯坦福大学推出的大模型评测体系。其核心评测框架包含场景、适配、指标三大核心模块，每次评测需明确指定一个应用场景、一套模型适配提示，以及一项或多项评估指标。该体系当前以英语为主要评测语言，围绕准确率、不确定性/校准、鲁棒性、公平性、偏差、毒性、推断效率七大维度，对模型在问答、信息检索、文本分类等任务中的表现开展综合评测，为语言模型提供全面、系统的评估方案，助力研究人员与开发者深度理解并优化模型性能。

HELM核心功能：

1、多维度全面评估：

支持问答、文本分类、信息检索、文本生成、摘要等多类任务，覆盖准确率、鲁棒性、公平性、偏差、毒性、推断效率等核心指标，实现对语言模型性能的全方位诊断。

2、高可复现性与透明性：

基于标准化评估流程与配置文件，确保不同用户在同等条件下获得一致结果；评估代码支持查看与修改，兼顾评估过程的透明性与可定制化需求。

3、多模态任务支持：

突破纯文本任务局限，可对图像描述生成、视觉问答等多模态任务进行评测，全面衡量多模态模型的综合能力。

4、灵活自定义扩展：

提供完善的扩展机制，用户可根据研究或应用需求，自定义评估任务、适配策略与指标，满足个性化评测场景。

HELM应用场景：

1、语言模型性能评估：

全面评测模型在问答、文本分类等多类任务中的表现，帮助研发人员清晰定位模型的优势与短板。

2、模型优化与迭代：

依托详细的评估报告，锁定模型在特定任务或指标上的薄弱环节，为模型架构调整、训练策略优化提供数据支撑。

3、多模态模型评测：

针对图像-文本结合类任务，评估多模态模型的跨模态理解与生成能力，推动多模态技术落地。

4、公平性与偏差检测：

检测模型在性别、种族、文化等维度是否存在偏见，助力开发者打造更中立、公平的语言模型。

5、生成内容毒性检测：

识别模型输出的有害或不当内容，保障语言模型应用过程中的内容健康与安全性。

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