설명
언어 모델의 전체적 평가(HELM)는 언어 모델 평가의 투명성을 향상시키기 위해 설계된 살아있는 벤치마크입니다. 이는 모델 능력에 대한 철저한 평가를 가능하게 하는 다양한 시나리오와 메트릭을 포괄하는 재현 가능한 프레임워크를 제공합니다. HELM은 일반 언어 모델 능력, 다중 모달 모델 및 모델 등급 평가를 평가하는 리더보드를 포함합니다. 이 프레임워크는 오디오-언어 모델, 텍스트-이미지 모델 및 비전-언어 모델 등의 평가를 지원합니다.
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HELM은 표준화의 중요성을 강조하며 모델 평가에 내재된 불완전성을 인식합니다. 이는 여섯 가지 위험 벡터에 걸쳐 인기 있는 안전 벤치마크를 집계하는 안전 벤치마크를 제공하여, 새로운 정부 규정 및 회사 정책이 고려되도록 합니다. 또한 HELM은 중국어 및 태국어를 포함한 특정 언어에 대한 벤치마크를 제공하며, 이러한 언어의 표준화된 시험에서 모델을 평가합니다.
이 프레임워크는 다양한 작업에 걸쳐 대형 언어 모델을 평가하며, 동남아시아 언어에 중점을 둡니다. 이는 표 형식 추론, 실제 재무 문서를 사용한 재무 도메인 평가 및 의료 요구에 기반한 의료 전문가의 벤치마크를 제공합니다. HELM은 긴 컨텍스트 능력을 평가하고 기업 사용 사례를 위한 아랍어 벤치마크를 제공합니다.
HELM은 언어 모델의 능력을 이해하고 개선하고자 하는 연구자와 개발자에게 귀중한 자원입니다. 투명하고 포괄적인 평가 프레임워크를 제공함으로써 HELM은 언어 모델의 탐색과 연구를 촉진하여 AI 기술의 발전에 기여합니다.
- 카테고리머신러닝 및 데이터 사이언스
- 요금제무료
- 배포클라우드
- 플랫폼웹
언어 모델의 전체적 평가의 핵심 기능
언어 모델 평가의 투명성
재현 가능한 프레임워크
다중 메트릭 측정
다중 모달 지원
모델 등급 평가
안전 벤치마크
언어별 평가
표준화된 프롬프트
언어 모델의 전체적 평가 시작하기
탐색: HELM 웹사이트에 접속하기
평가: 모델 평가를 위한 리더보드 사용하기
분석: 데이터와 메트릭 연구하기
개선: 발견 사항을 적용하여 모델 향상하기
언어 모델의 전체적 평가의 사용 사례
- 모델 평가
- 안전 벤치마킹
- 언어별 테스트
- 의료 응용
- 재무 분석
