简介
HELM（Holistic Evaluation of Language Models）是 Stanford CRFM 提供的开源评估框架，旨在为基础模型提供全面、可重复与透明的评测工具，包括数据集、基准与多维度指标，支持生成排行榜与可视化界面。
主要特性
- 标准化数据集与基准：包含 MMLU-Pro、GPQA、IFEval 等多种任务集合。
- 多维评估指标：支持准确率、效率、偏差与安全性等综合指标的计算与对比。
- Web UI 与排行榜：提供可视化界面用于逐样本检视与排行榜展示。
- 可重现的实验流水线：提供工具与脚本便于重现实验与汇总结果。
使用场景
- 学术研究：复现论文中的基准测试与比较不同模型的多维表现。
- 工程基准：在模型发布前执行全面的评估与安全性检查。
- 诊断与可视化：按样本分析模型输出，用于调试与改进模型。
技术特点
- 模块化设计，便于扩展任务集与接入外部模型提供商。
- 提供 CLI 与 Python API，支持脚本化执行与大规模评估。
- 活跃维护并具备详尽文档与引用信息，便于学术引用与工程使用。