CLiB中文大模型能力评测榜单(持续更新)
发布时间:2024年06月06日
出自:https://zhuanlan.zhihu.com/p/634608422
- 目前已囊括19个大模型,覆盖chatgpt、百度文心一言、阿里通义千问、讯飞星火、360智脑、minimax、tigerbot等商用模型, 以及belle、chatglm6b、ziya、guanaco、Phoenix、linly、MOSS、AquilaChat等开源大模型。
- 模型来源涉及国内外大厂、大模型创业公司、高校研究机构。
- 支持多维度能力评测,包括分类能力、信息抽取能力、阅读理解能力、表格问答能力。
- 不仅提供能力评分排行榜,也提供所有模型的原始输出结果!有兴趣的朋友可以自己打分、自己排行!
最近更新
- [2023/7/2] 发布v1.3版本评测榜单
- 新增3个大模型:360智脑、MOSS-003-SFT、AquilaChat-7B
- 讯飞星火更新为最新的v1.5模型
- [2023/6/17] 发布v1.2版本评测榜单
- 新增2个大模型:tigetbot-7b官网、linly-chatflow-13b
- 说明做评测榜单的初衷
- [2023/6/10] 发布v1.1版本评测榜单
- 新增3个大模型:minimax、guanaco、Phoenix-7b
- 新增表格问答评测维度,作为阅读理解能力的细分项
- [2023/6/4] 发布v1版本评测榜单
⚓TODO
- 将更多大模型加入评测:gpt4、Claude、谷歌Bard、falcon、羊驼、百川、wizardLM等等
- 增加开源大模型的授权协议,注明能否商用
- 引入更多维度的评测:数学能力、代码能力、开放域问答、多轮对话、头脑风暴、翻译……
- 评测维度更细分,比如信息抽取可以细分时间实体抽取能力、地址实体抽取能力……
- 海纳百川,整合各类评测榜单,扩充细分领域榜单(比如教育领域、医疗领域)
- 加入更多评测数据,使得评测得分越来越有说服力
大模型基本信息
更详细的大模型信息,见https://github.com/jeinlee1991/chinese-llm-benchmark
排行榜
1 综合能力排行榜
综合能力得分为分类能力、信息抽取能力、阅读理解能力三者得分的平均值。
2 分类能力排行榜
3 信息抽取能力排行榜
4 阅读理解能力排行榜
4.1 表格问答排行榜(阅读理解细分能力)
表格问答作为阅读理解细分能力,单独列出,但不计入综合能力评分。 专门考查大模型对表格的理解分析能力,常用于数据分析。
各项能力评分
评分方法:从各个维度给大模型打分,每个维度都对应一个评测数据集,包含若干道题。 每道题依据大模型回复质量给1~5分,将评测集内所有题的得分累加并归一化为100分制,即作为最终得分。
原始评测数据
见本项目github:
评测样本示例
分类评测样本举例 |
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请分类以下5种水果:香蕉、西瓜、苹果、草莓、葡萄。 |
将下列单词按词性分类。狗,追,跑,大人,高兴,树 |
将下列五个词分为两个组别,每个组别都有一个共同点:狗、猫、鸟、鱼、蛇。 |
给定一组文本,将文本分成正面和负面情感。举例文本:这部电影非常出色,值得推荐。我觉得导演做得很好。这场音乐会真是个灾难,我非常失望。 |
将以下10个单词分类为动物或植物。树木、狮子、玫瑰、草地、松鼠、猴子、蘑菇、兔子、山羊、香蕉 |
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信息抽取评测样本举例 |
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HR: 你好,我是XYZ公司的招聘主管。我很高兴地通知你,你已经通过了我们的初步筛选,并且我们希望邀请你来参加面试。 候选人:非常感谢,我很高兴收到你们的邀请。请问面试的时间和地点是什么时候和哪里呢? HR: 面试的时间是下周二上午10点,地点是我们公司位于市中心的办公室。你会在面试前收到一封详细的面试通知邮件,里面会包含面试官的名字、面试时间和地址等信息。 候选人:好的,我会准时出席面试的。请问需要我做哪些准备工作呢? HR: 在面试前,请确保你已经仔细研究了我们公司的业务和文化,并准备好了相关的问题和回答。另外,请务必提前到达面试现场,以便有足够的时间了解我们的公司和环境。 候选人:明白了,我会尽最大努力准备好的。非常感谢你的邀请,期待能有机会加入贵公司。 HR: 很高兴能和你通话,我们也期待着能和你见面。祝你好运,并期待下周能见到你。 基于以上对话,抽取出其中的时间、地点和事件。 |
给定以下文本段落,提取其中的关键信息。今天早上,纽约市长在新闻发布会上宣布了新的计划,旨在减少治安问题。该计划包括增加派遣警察的人数,以及启动社区倡议,以提高居民对警察工作的支持度。 |
在给定的短文中找出三个关键词。西方的哲学历史可上溯至古希腊时期,最重要的哲学流派包括柏拉图学派、亚里士多德学派和斯多葛学派。 |
从以下诗句中提取人物名称:两个黄鹂鸣翠柳,一行白鹭上青天。 |
明天天气怎么样?广州明天最冷多少度?广东大后天最暖多少度?北京冷不冷?提取出上述句子中的地理位置实体 |
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阅读理解评测样本举例 |
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牙医:好的,让我们看看你的牙齿。从你的描述和我们的检查结果来看,你可能有一些牙齦疾病,导致牙齿的神经受到刺激,引起了敏感。此外,这些黑色斑点可能是蛀牙。病人:哦,真的吗?那我该怎么办?牙医:别担心,我们可以为你制定一个治疗计划。我们需要首先治疗牙龈疾病,然后清除蛀牙并填充牙洞。在此过程中,我们将确保您感到舒适,并使用先进的技术和材料来实现最佳效果。病人:好的,谢谢您,医生。那么我什么时候可以开始治疗?牙医:让我们为您安排一个约会。您的治疗将在两天后开始。在此期间,请继续刷牙,使用牙线,并避免吃过于甜腻和酸性的食物和饮料。病人:好的,我会的。再次感谢您,医生。牙医:不用谢,我们会尽最大的努力帮助您恢复健康的牙齿。基于以上对话回答:病人在检查中发现的牙齿问题有哪些? |
文化艺术报讯 国务院办公厅发布关于2023年部分节假日安排的通知,具体内容如下:元旦:2022年12月31日至2023年1月2日放假调休,共3天。春节:1月21日至27日放假调休,共7天。1月28日(星期六)、1月29日(星期日)上班。清明节:4月5日放假,共1天。劳动节:4月29日至5月3日放假调休,共5天。4月23日(星期日)、5月6日(星期六)上班。端午节:6月22日至24日放假调休,共3天。6月25日(星期日)上班。中秋节、国庆节:9月29日至10月6日放假调休,共8天。10月7日(星期六)、10月8日(星期日)上班。基于以上信息回答:2023年五一假期怎么放假。 |
基于以下表格,请问张三的考勤情况员工姓名,日期,上班时间,下班时间,是否迟到,是否早退,是否请假张三,1月1日,8:30,17:30,否,否,否李四,1月1日,9:00,18:00,是,否,否王五,1月1日,8:00,16:30,否,是,否赵六,1月1日,8:30,17:00,否,否,是张三,1月2日,8:00,17:00,否,否,否李四,1月2日,8:30,17:30,否,否,否王五,1月2日,9:00,18:00,是,否,否赵六,1月2日,8:30,17:00,否,否,是 |
对于给定的问答对,判断问题是否被正确回答问题:地球是第几颗行星?答案:地球是第三颗行星。 |
根据以下文本回答问题:什么是能量守恒定律?物理学是自然科学的一个重要分支,研究自然界的物质、能量、空间和时间等基本概念。在物理学的研究中,科学家们探索了宇宙的奥秘,从微观粒子到宏观天体的各个方面都进行了深入研究。在物理学中,一个重要的概念是能量守恒定律。能量守恒定律指出,一个孤立系统的总能量在任何时间都是不变的。也就是说,能量不能被创造或摧毁,只能被转化成其他形式。例如,当一个物体被提起并释放时,它的势能被转化为动能,使得物体开始运动。 |
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大模型输出结果示例
prompt输入 | chatgpt3.5输出 |
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将下列单词按词性分类。狗,追,跑,大人,高兴,树 | 好的,以下是这些单词按照词性分类后的结果:名词:狗、大人、树动词:追、跑形容词:高兴 |
从以下诗句中提取人物名称:两个黄鹂鸣翠柳,一行白鹭上青天。 | 这句诗出自唐代诗人杜甫的《绝句》,并没有明确提到人物名称。这句诗主要是在描绘自然景色,通过形象生动的语言来表现春天的美丽景象。诗中提到“两个黄鹂”,“一行白鹭”,他们是动物而非人物名称。黄鹂是一种鸟类,它们身体鲜黄色,嘴巴呈钩形,叫声清脆悦耳;白鹭是另一种水鸟,身体白色,嘴巴细长,善于捕捉鱼类等。杨婉这句诗意境深远,很好地表现了大自然的美丽和神奇。 |
…… | …… |
为什么做榜单?
- 大模型百花齐放,也参差不齐。不少媒体的宣传往往夸大其词,避重就轻,容易混淆视听;而某些公司为了PR,也过分标榜自己大模型的能力,动不动就“达到chatgpt水平”,动不动就“国内第一”。 所谓“外行看热闹,内行看门道”,业界急需一股气流,摒弃浮躁,静下心来打磨前沿技术,真真正正用技术实力说话。这就少不了一个公开、公正、公平的大模型评测系统,把各类大模型的优点、不足一一展示出来。 如此,大家既能把握当下的发展水平、与国外顶尖技术的差距,也能更加清晰地看明白未来的努力方向,而不被资本热潮、舆论热潮所裹挟。
- 对于产业界来说,特别是对于不具备大模型研发能力的公司,熟悉大模型的技术边界、高效有针对性地做大模型技术选型,在现如今显得尤为重要。 而一个公开、公正、公平的大模型评测系统,恰好能够提供应有的助力,避免重复造轮子,避免因技术栈不同而导致不必要的争论,避免“鸡同鸭讲”。
- 对于大模型研发人员,包括对大模型技术感兴趣的人、学术界看中实践的人,各类大模型的效果对比,反应出了背后不同技术路线、技术方法的有效性,这就提供了非常好的参考意义。 不同大模型的相互参考、借鉴,帮忙大家躲过不必要的坑、避免重复实验带来的资源浪费,有助于整个大模型生态圈的良性高效发展。
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