网站域名：pubmedqa.github.io 更新日期：2024-04-23 网站简称：PubMedQA 网站分类：AI模型评测 人气指数：53
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站点介绍
PubMedQA是一个生物医学研究问答数据集，包含了1K专家标注，61.2K个未标注和 211.3K个人工生成的QA实例，该排行榜目前已收录18个模型的医学测试得分。
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MMLU 全称 Massive Multitask Language Understanding，是一种针对大模型的语言理解能力的测评，是目前最著名的大模型语义理解测评之一，由UC Berkeley大学的研究人员在2020年9月推出。该测试涵盖57项任务，包括初等数学、美国历史、计算机科学、法律等。任务涵盖的知识很广泛，语言是英文，用以评测大模型基本的知识覆盖范围和理解能力,
C-Eval是一个适用于大语言模型的多层次多学科中文评估套件，由上海交通大学、清华大学和爱丁堡大学研究人员在2023年5月份联合推出，包含了13948个多项选择题，涵盖了52个不同的学科和四个难度级别，用以评测大模型中文理解能力。
FlagEval(天秤)由智源研究院将联合多个高校团队打造，是一种采用“能力一任务一指标”三维评测框架的大模型评测平台，旨在提供全面、细致的评测结果。该平台已提供了 30 多种能力、5 种任务和4大类指标，共 600 多个维度的全面评测，任务维度包括 22 个主客观评测数据集和 84433 道题目。
SuperCLUE 是一个中文通用大模型综合性评测基准，从个不同的维度评价模型的能力:基础能力、专业能力和中文特性能力。 其中基础能力能力包括: 语义理解、对话、逻辑推理、角色模拟、代码、生成与创作等10项能力。 专业能力包括: 包括了中学、大学与专业考试，涵盖了从数学、物理、地理到社会科学等50多项能力。 中文特性能力: 针对有中文特点的任务，包括了中文成语、诗歌、文学、字形等10项多种能力。
OpenCompass是由上海人工智能实验室(上海AI实验室)于2023年8月正式推出的大模型开放评测体系，通过完整开源可复现的评测框架，支持大语言模型、多模态模型各类模型的一站式评测，并定期公布评测结果榜单。
CMML是一个综合性的中文评估基准，专门用于评估语言模型在中文语境下的知识和推理能力，涵盖了从基础学科到高级专业水平的67个主题。它包括:需要计算和推理的自然科学，需要知识的人文科学和社会科学，以及需要生活常识的中国驾驶规则等。此外，CMMLU中的许多任务具有中国特定的答案，可能在其他地区或语言中并不普遍适用。因此是一个完全中国化的中文测试基准。
全方位的多模态大模型能力评测体系
HELM全称Holistic Evaluation of Language Models(语言模型整体评估)是由斯坦福大学推出的大模型评测体系，该评测方法主要包括场景、适配、指标三个模块，每次评测的运行都需要指定一个场景，一个适配模型的提示，以及一个或多个指标。它评测主要覆盖的是英语，有7个指标，包括准确率、不确定性/校准、鲁棒性、公平性、偏差、毒性、推断效率,任务包括问答、信息检索、摘要、文本分类等
