如何评价LLM的好坏？一文汇总大语言模型评估数据集

本篇博客由APlayBoy撰写，由“AI生成未来”编辑，旨在深入探讨大型语言模型（LLMs）的评估方式及其面临的挑战。随着LLMs在不同应用领域的广泛应用，评估它们的性能变得日益重要和复杂。博客内容涵盖LLMs在传统自然语言处理任务及新兴领域如代码生成、金融等的应用，并介绍了评估LLMs性能的常用基准和数据集。

1. 数据集应用的可视化

介绍了数据集应用的不同许可和如何根据许可选择数据集。

2. 基础任务的数据集

列举了一系列适用于评估LLMs基础能力的数据集，包括Natural Questions、MMLU、MBPP、HumanEval、APPS、WikiSQL、TriviaQA、RACE、SQuAD和BoolQ等。

3. 新兴能力的数据集

重点介绍了用于评估LLMs新兴能力的数据集，如GSM8K、MATH、HellaSwag、ARC、PIQA、SIQA、OBQA和TruthfulQA等。

4. 增强型能力的数据集

探讨了为LLMs增强能力而设计的数据集，例如HotpotQA、ToolQA和GPT4Tools，这些数据集旨在测试模型在使用外部知识或工具时的表现。

5. 数据集相关信息

提供了详细的数据集列表及相关信息，包括基准名称、评估指标、排行榜链接、数据来源和与数据集相关的研究论文和代码链接，如HumanEval、MBPP、APPS、WikiSQL、CoNaLa、CodeParrot等。

结束语

博客在这里结束，是大语言模型教程系列的第八篇文章。作者APlayBoy感谢读者的陪伴，并邀请读者加入AIGC技术交流群，共同在AI领域成长。