评测对象
本算法库的主要评测对象为语言大模型与多模态大模型。我们以语言大模型为例介绍评测的具体模型类型。
- 基座模型：一般是经过海量的文本数据以自监督学习的方式进行训练获得的模型（如OpenAI的GPT-3，Meta的LLaMA），往往具有强大的文字续写能力。
- 对话模型：一般是在的基座模型的基础上，经过指令微调或人类偏好对齐获得的模型（如OpenAI的ChatGPT、上海人工智能实验室的书生·浦语），能理解人类指令，具有较强的对话能力。
工具架构
- 模型层：大模型评测所涉及的主要模型种类，OpenCompass以基座模型和对话模型作为重点评测对象。
- 能力层：OpenCompass从本方案从通用能力和特色能力两个方面来进行评测维度设计。在模型通用能力方面，从语言、知识、理解、推理、安全等多个能力维度进行评测。在特色能力方面，从长文本、代码、工具、知识增强等维度进行评测。
- 方法层：OpenCompass采用客观评测与主观评测两种评测方式。客观评测能便捷地评估模型在具有确定答案（如选择，填空，封闭式问答等）的任务上的能力，主观评测能评估用户对模型回复的真实满意度，OpenCompass采用基于模型辅助的主观评测和基于人类反馈的主观评测两种方式。
- 工具层：OpenCompass提供丰富的功能支持自动化地开展大语言模型的高效评测。包括分布式评测技术，提示词工程，对接评测数据库，评测榜单发布，评测报告生成等诸多功能。
能力维度
设计思路
为准确、全面、系统化地评估大语言模型的能力，OpenCompass从通用人工智能的角度出发，结合学术界的前沿进展和工业界的最佳实践，提出一套面向实际应用的模型能力评价体系。OpenCompass能力维度体系涵盖通用能力和特色能力两大部分。
通用能力涵盖学科综合能力、知识能力、语言能力、理解能力、推理能力、安全能力，共计六大维度构造立体全面的模型能力评价体系。
特色能力
评测方法
OpenCompass采取客观评测与主观评测相结合的方法。针对具有确定性答案的能力维度和场景，通过构造丰富完善的评测集，对模型能力进行综合评价。针对体现模型能力的开放式或半开放式的问题、模型安全问题等，采用主客观相结合的评测方式。
客观评测
针对具有标准答案的客观问题，我们可以我们可以通过使用定量指标比较模型的输出与标准答案的差异，并根据结果衡量模型的性能。同时，由于大语言模型输出自由度较高，在评测阶段，我们需要对其输入和输出作一定的规范和设计，尽可能减少噪声输出在评测阶段的影响，才能对模型的能力有更加完整和客观的评价。
为了更好地激发出模型在题目测试领域的能力，并引导模型按照一定的模板输出答案，OpenCompass采用提示词工程 （prompt engineering）和语境学习（in-context learning）进行客观评测。
在客观评测的具体实践中，我们通常采用下列两种方式进行模型输出结果的评测：
- 判别式评测：该评测方式基于将问题与候选答案组合在一起，计算模型在所有组合上的困惑度（perplexity），并选择困惑度最小的答案作为模型的最终输出。例如，若模型在
问题? 答案1上的困惑度为 0.1，在问题? 答案2上的困惑度为 0.2，最终我们会选择答案1作为模型的输出。 - 生成式评测：该评测方式主要用于生成类任务，如语言翻译、程序生成、逻辑分析题等。具体实践时，使用问题作为模型的原始输入，并留白答案区域待模型进行后续补全。我们通常还需要对其输出进行后处理，以保证输出满足数据集的要求。
主观评测
语言表达生动精彩，变化丰富，大量的场景和能力无法凭借客观指标进行评测。针对如模型安全和模型语言能力的评测，以人的主观感受为主的评测更能体现模型的真实能力，并更符合大模型的实际使用场景。
OpenCompass采取的主观评测方案是指借助受试者的主观判断对具有对话能力的大语言模型进行能力评测。在具体实践中，我们提前基于模型的能力维度构建主观测试问题集合，并将不同模型对于同一问题的不同回复展现给受试者，收集受试者基于主观感受的评分。由于主观测试成本高昂，本方案同时也采用使用性能优异的大语言模拟人类进行主观打分。在实际评测中，本文将采用真实人类专家的主观评测与基于模型打分的主观评测相结合的方式开展模型能力评估。
在具体开展主观评测时，OpenComapss采用 单模型回复满意度统计和多模型满意度比较两种方式开展具体的评测工作。
快速开始
安装
面向GPU的环境安装
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conda create --name opencompass --clone=/root/share/conda_envs/internlm-base source activate opencompass git clone github.com/open-compas… cd opencompass pip install -e . BASH
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### [](http://zghhui.me/blogs/posts/367113590/#%E6%95%B0%E6%8D%AE%E5%87%86%E5%A4%87)[](http://zghhui.me/blogs/posts/367113590/#%E6%95%B0%E6%8D%AE%E5%87%86%E5%A4%87 "数据准备")数据准备
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# 解压评测数据集到 data/ 处 cp /share/temp/datasets/OpenCompassData-core-20231110.zip /root/opencompass/ unzip OpenCompassData-core-20231110.zip # 将会在opencompass下看到data文件夹 AWK
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[](https://cdn.zghhui.me/img/image-20240220093308621.png)
### [](http://zghhui.me/blogs/posts/367113590/#%E6%9F%A5%E7%9C%8B%E6%94%AF%E6%8C%81%E7%9A%84%E6%95%B0%E6%8D%AE%E9%9B%86%E5%92%8C%E6%A8%A1%E5%9E%8B)[](http://zghhui.me/blogs/posts/367113590/#%E6%9F%A5%E7%9C%8B%E6%94%AF%E6%8C%81%E7%9A%84%E6%95%B0%E6%8D%AE%E9%9B%86%E5%92%8C%E6%A8%A1%E5%9E%8B "查看支持的数据集和模型")查看支持的数据集和模型
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# 列出所有跟 internlm 及 ceval 相关的配置 python tools/list_configs.py internlm ceval ANGELSCRIPT
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[](https://cdn.zghhui.me/img/image-20240220093356353.png)
### [](http://zghhui.me/blogs/posts/367113590/#%E5%90%AF%E5%8A%A8%E8%AF%84%E6%B5%8B)[](http://zghhui.me/blogs/posts/367113590/#%E5%90%AF%E5%8A%A8%E8%AF%84%E6%B5%8B "启动评测")启动评测
**确保按照上述步骤正确安装 OpenCompass 并准备好数据集后，可以通过以下命令评测 InternLM-Chat-7B 模型在 C-Eval 数据集上的性能。由于 OpenCompass 默认并行启动评估过程，我们可以在第一次运行时以**`--debug` 模式启动评估，并检查是否存在问题。在 `--debug` 模式下，任务将按顺序执行，并实时打印输出。
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1
``` | ```
python run.py --datasets ceval_gen --hf-path /share/temp/model_repos/internlm-chat-7b/ --tokenizer-path /share/temp/model_repos/internlm-chat-7b/ --tokenizer-kwargs padding_side='left' truncation='left' trust_remote_code=True --model-kwargs trust_remote_code=True device_map='auto' --max-seq-len 2048 --max-out-len 16 --batch-size 4 --num-gpus 1 --debug STYLUS
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[](https://cdn.zghhui.me/img/image-20240220093906869.png)
**命令解析**
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--datasets ceval_gen \ --hf-path /share/temp/model_repos/internlm-chat-7b/ \ # HuggingFace 模型路径 --tokenizer-path /share/temp/model_repos/internlm-chat-7b/ \ # HuggingFace tokenizer 路径（如果与模型路径相同，可以省略） --tokenizer-kwargs padding_side='left' truncation='left' trust_remote_code=True \ # 构建 tokenizer 的参数 --model-kwargs device_map='auto' trust_remote_code=True \ # 构建模型的参数 --max-seq-len 2048 \ # 模型可以接受的最大序列长度 --max-out-len 16 \ # 生成的最大 token 数 --batch-size 2 \ # 批量大小 --num-gpus 1 # 运行模型所需的 GPU 数量 --debug LIVESCRIPT
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**评测完成后，将会看到：**
[](https://cdn.zghhui.me/img/image-20240220100407057.png)
