基于评测维度，考虑到各评测集关注的评测维度，可以将其划分为通用评测基准和具体评测基准。

通用评测基准

通用评测基准对大模型的上述的各个评测维度进行全面评测，其通常包含多个数据集、多个任务，每个数据集/任务关注评测维度的不同方面，基于此产出评测结果（评分），并基于评分评估大模型的质量&效果，甚至基于此对大模型进行排名。

SuperCLUE

中文通用大模型多轮开放问题测评基准，旨在评估模型在多轮开放领域对话中的能力，包括 基础能力、专业能力和中文特性能力。

• 基础能力: 包括了常见的有代表性的模型能力，如语义理解、对话、逻辑推理、角色模拟、代码、生成与创作等 10 项能力
• 专业能力: 包括了中学、大学与专业考试，涵盖了从数学、物理、地理到社会科学等 50 多项能力
• 中文特性能力: 针对有中文特点的任务，包括了中文成语、诗歌、文学、字形等 10 项多种能力

C-Eval

全面的中文基础模型评估套件，由上海交通大学，清华大学，爱丁堡大学共同完成，旨在评估和测试大模型在多个学科领域的知识和理解能力，包含13948个多项选择题，涵盖了52个不同的学科和四个难度级别，覆盖人文，社科，理工，其他专业四个大方向。

Open LLM Leaderboard

由 Hugging Face 设立的一个公开榜单，是目前大模型领域最具权威性的榜单。该榜单收录了全球上百个开源大模型，包括多个评测任务，测试维度涵盖阅读理解、逻辑推理、数学计算、事实问答等六大评测，评测任务包括但不限于：

• AI2 Reasoning Challenge (25-shot)：主要涵盖了一些小学科学问题
• HellaSwag (10-shot)：常识推理数据集，95%的问题对人类来说很容易，但对语言模型来说非常具有挑战性
• MMLU (5-shot)：一个常用于衡量模型在多任务准确性的 benchmark，主要涵盖了基础数学、美国历史、计算机科学、法律等57项任务
• TruthfulQA (0-shot)：一个用于测试模型谎言倾向的 benchmark

Chatbot Arena

ChatbotArena是一个大型语言模型 (LLM) 的基准平台，由LMSYS Org发布（加州大学伯克利分校、加州大学圣地亚哥分校和卡内基梅隆大学合作创立的研究组织）。OpenAI和Google会直接拿Chatbot Arena的结果为自家的LLM背书，因此在国外相对有名气。

其以众包方式进行匿名随机对战的LLM基准平台，即用户通过demo体验地址进入对战平台。输入自己感兴趣的问题，提交问题后，匿名模型会两两对战，分别生成相关答案，需要用户对答案做出评判，从4个评判选项中选择一个：模型A更好、模型B更好、平手、都很差。支持多轮对话。最终使用Elo评分系统对大模型的能力进行综合评估。

GLUE

一个用于评估自然语言理解（NLU）系统性能的基准测试平台。由纽约大学、华盛顿大学和DeepMind的研究者们共同提出，旨在推动开发出能够跨任务共享通用语言知识的模型。GLUE基准测试包含多个NLU任务，这些任务覆盖了不同的领域、数据量和难度级别，从而能够全面评估模型的语言理解能力。GLUE基准测试中包含的任务有：

• CoLA：评估模型对英语语法可接受性的判断能力
• SST-2：情感分析任务，预测电影评论中句子的情感倾向
• MRPC：判断两个句子是否是语义上的复述
• QQP：确定两个Quora上的问题是否语义等价
• STS-B：评估模型对句子对相似度的评分预测能力
• MNLI：自然语言推理任务，判断前提句子和假设句子之间的逻辑关系
• QNLI：基于Wikipedia的问答任务，判断段落中是否包含问题的答案
• RTE：识别文本蕴含任务，基于新闻和Wikipedia文本构建
• WNLI：Winograd模式挑战，一种阅读理解任务，要求模型从给定的选项中选择正确的代词指代

具体评测基准

MMLU（Massive Multitask Language Understanding）

旨在针对大模型的语言理解能力进行测评，是目前最著名的大模型语义理解测评之一。由UC Berkeley大学的研究人员在2020年9月推出。

该评测基准结合了数学、物理、历史、法律、医学和伦理学等57个科⽬的测试集，涉及的任务既有基本的语言理解问题，也有需要深入推理和问题解决能力的高级任务。故而相⽐于其他测试集，MMLU的⼴泛性和深度更强，可以更全⾯地评估和推动⼤型语⾔模型的发展。

AGI Eval

微软发布的大模型基础能力评测基准，在2023年4月推出，主要评测大模型在人类认知和解决问题的一般能力，

该基准选取 20 种面向普通人类考生的官方、公开、高标准往常和资格考试，包括普通大学入学考试（中国高考和美国 SAT 考试）、法学入学考试、数学竞赛、律师资格考试、国家公务员考试等等。因此，该评测基准更加倾向于评估基础模型在「以人为本」（human-centric）的标准化考试中的表现。

GSM8K

OpenAI发布的大模型数学推理能力评测基准，涵盖了8500个中学水平的高质量数学题数据集。数据集比之前的数学文字题数据集规模更大，语言更具多样性，题目也更具挑战性。

该项测试在2021年10月份发布，至今仍然是非常困难的一种测试基准。

MT-bench

评估大模型的多轮对话和指令追随能力。数据集包括80个(8category*10question)高质量且多轮对话的问题，每个问题由6个知名大模型( GPT-4, GPT-3.5, Claud-v1, Vicuna-13B, Alpaca-13B, and LLaMA-13B)回答，人工排序得到3.3K pair对。

PromptBench

由微软研究院等机构的研究者们开发的一种基准测试工具，旨在评估大型语言模型对对抗性提示的鲁棒性。这个基准测试通过多种文本攻击手段，针对提示的多个层面（字符级、单词级、句子级和语义级）生成对抗性提示，以模拟可能的用户错误，如错别字或同义词替换，并评估这些微小偏差如何影响模型的输出结果，同时保持语义的完整性。

总结

在评测集维度，OpenAI和Google会直接使用Chatbot Arena的结果，在对大模型进行评估时，较为简单、高效、易操作的方式是关注Chatbot Arena的leaderboard。

在评估中文大模型的能力时SuperCLUE会作为重要指标，从榜单上可以看出中文大模型的效果还是差于国外大模型，这种落后不能单一归结为某一个原因，我们需要认识到在算力、算法、数据中的各种不足。

征途漫漫，惟有奋斗。