Open LLM Leaderboard 是 Hugging Face 推出的一个开源大模型排行榜单

Open LLM Leaderboard 是 Hugging Face 推出的一个开源大模型排行榜单，旨在为人工智能领域的研究者和开发者提供一个公平、可靠、可持续的评估大型语言模型性能的排名系统。该排行榜单综合了多个常识和推理类评测集上的得分，包括 ARC、HellaSwag、MMLU 和 TruthfulQA 等，以帮助用户了解不同模型的性能和潜力。

Open LLM Leaderboard 的实现方式类似于 Elo 评级方法，通过对模型在多个任务上的表现进行评估，来确定它们的实力水平。该系统采用 EleutherAI 实验室创建的评估工具 Eleuther AI LM Evaluation Harness，在 Hugging Face 的计算集群上进行评估。

值得注意的是，Open LLM Leaderboard 并不局限于特定规模或领域的模型，可以适用于各种规模和领域的机器学习模型评估。通过这个公开、透明的评估平台，研究者和开发者可以实时跟踪和分析评估结果，从而更准确地了解模型的性能，优化模型，提高模型的实力水平。