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，AI生成未来编辑，详细探讨了大型语言模型（LLMs）的性能评估方法和所面临的挑战。文章强调了随着LLMs在不同领域的应用增多，其性能评估变得更为复杂。文章还介绍了用于评估LLMs的各种基准和数据集，并提供了数据集相关信息以及评估指标和资源链接。

1. 数据集应用的可视化

文章首先指出数据集的多样性对于评估LLMs至关重要，并提到了不同许可下的数据集应用。

2. 基础任务的数据集

介绍了适合评估LLMs基本能力的基准和数据集，例如Natural Questions、MMLU等，这些数据集涵盖了从语言建模到理解和生成的基础任务。

3. 新兴能力的数据集

文章接着重点介绍了评估LLMs新兴能力的基准和数据集，包括数学推理数据集GSM8K、常识推理数据集HellaSwag等。

4. 增强型能力的数据集

针对LLMs的增强能力，文章探讨了需要外部知识或工具的数据集，如HotpotQA、ToolQA等。

5. 数据集相关信息

文章提供了各数据集的基准名称、评估指标、排行榜链接、数据来源以及相关研究论文和代码的链接，方便读者获取更多信息。

结束语

最后，APlayBoy感谢读者的陪伴，并预告将继续整理与大语言模型相关的知识点。同时，文章鼓励读者加入AIGC技术交流群，以便在AI领域不断成长。