HELM

HELM（Hierarchical Evaluation of Language Models）是斯坦福大学推出的一种大模型评测体系，用于评估预训练语言模型的性能。HELM采用了一种分层评估方法，将评估分为两个阶段：基础性能评估和任务特定评估。这种方法旨在更准确地衡量预训练语言模型在不同任务和场景中的性能。

HELM的主要特点如下：

1. 分层评估：HELM将评估分为两个阶段，首先对模型进行基础性能评估，然后针对具体任务进行任务特定评估。这种分层方法可以更好地反映模型在不同任务上的性能。
2. 多样化的任务：HELM包含多个不同的NLP任务，如文本分类、命名实体识别、关系抽取等，涵盖了自然语言处理的多个领域。
3. 注重实际应用：HELM不仅关注模型的性能，还关注其在实际应用中的表现，例如在特定领域或任务上的适应性。
4. 细粒度评估：HELM为每个子任务提供了细粒度的评估指标，可以精确地了解模型在各个任务上的表现。
5. 开源数据集：HELM的数据集和评估指标都是开源的，便于研究人员和开发者进行研究和实践。

总之，HELM作为一种大模型评测体系，提供了一种全面、细粒度、多样化的评估方法，有助于更好地了解预训练语言模型在不同任务和场景中的性能，推动自然语言处理技术的发展和进步。