中文语言理解测评基准,包括代表性的数据集、基准(预训练)模型、语料库、排行榜。选择一系列有一定代表性的任务对应的数据集,做为我们测试基准的数据集。这些数据集会覆盖不同的...
中文语言理解测评基准,包括代表性的数据集、基准(预训练)模型、语料库、排行榜。我们会选择一系列有一定代表性的任务对应的数据集,做为我们测试基准的数据集。这些数据集会覆盖不同的任务、数据量、任务难度。
为更好的服务中文语言理解、任务和产业界,做为通用语言模型测评的补充,通过完善中文语言理解基础设施的方式来促进中文语言模型的发展
是一个关于中文大模型能力评测的榜单仓库,涵盖 195 个商用及开源大模型,进行多维度能力评测(包括医疗、教育、法律等众多领域),有多种排行榜分类且记录详细更新信息。
Hugging Face 推出新版开源大模型排行榜(Open LLM Leaderboard)
评测榜单旨在为大语言模型和多模态模型提供全面、客观且中立的得分与排名,同时提供多能力维度的评分参考,以便用户能够更全面地了解大模型的能力水平。
arena.ai 评测竞技场排行榜,是一个由加州大学伯克利分校 SkyLab 和 LMSYS 的研究人员开发的评测平台,用于通过人类偏好评估人工智能
让用户出题,安排AI模型回答,由用户选择评判,从而对大模型进行评分排名和产品介绍,帮助用户筛选合适模型
SuperBench是由清华大学基础模型研究中心联合中关村实验室在2024年共同发布的大模型综合能力评测榜单