EleutherAI 與 Stability AI 和其他組織合作，推出了語言模型評估工具 (lm-eval)，一個旨在改進語言模型評估的開源程式庫。該工具旨在提供一個標準化且適應性強的框架來評估語言模型，解決可重複性和透明度等問題。 EleutherAI 是一個非營利研究實驗室，致力於大規模人工智慧模型的可解釋性和一致性。 >評估語言模型，特別是法學碩士，仍然是研究人員面臨的重大挑戰。常見問題包括對不同評估設定的敏感度以及對各種方法進行準確比較的困難。缺乏可重複性和透明度使評估過程更加複雜化，導致可能存在偏見或不可靠的結果。 >根據在相應論文中，lm-eval 工具包含了幾個關鍵功能來增強評估過程。它允許評估任務的模組化實施，使研究人員能夠更有效地共享和重現結果。該庫支援多種評估請求，例如條件對數似然、困惑和文字生成，確保對模型功能進行全面評估。例如，lm-eval 可以根據提供的輸入計算給定輸出字串的機率，或測量資料集中產生標記的平均對數似然。這些功能使lm-eval 成為評估不同上下文中的語言模型的多功能工具.jpg”>
lm-eval 函式庫還提供支援定性分析和統計測試的功能，這對於深入的模型評估至關重要。它有助於定性檢查，使研究人員能夠評估自動化指標之外的模型輸出的品質。這種整體方法保證了評估不僅具有可重複性，而且還可以更深入地了解模型性能。現有的評估方法評估語言模型通常依賴基準測試任務和自動化指標，例如 BLEU 和 ROUGE。雖然與人工評估相比，這些指標具有可重複性和更低的成本等優點，但它們也有明顯的缺點。自動指標可以測量產生的回應和參考文字之間的重疊，但可能無法完全捕捉人類語言的微妙之處或模型產生的回應的準確性。性-eval
事實證明，lm-eval 的使用可以有效克服語言模型評估中的典型障礙。該工具有助於找出問題，例如對瑣碎實施細節的依賴，這些細節可能會極大地影響評估的可信度。透過提供統一的框架，lm-eval 保證評估是統一進行的，獨立於所使用的特定模型或基準。這種一致性對於各種技術和模型之間的公平比較至關重要，從而得出更可靠、更精確的研究結果。
