NLP——LLM模型评估工具

LightEval 工具

  • LightEval 是一个专注于 LLM 评估的开源工具库
  • 它提供了标准化的评估框架，支持模型性能测试、对比分析及结果可视化，帮助开发者更高效地衡量模型能力
  • 以下是 LightEval 主要能力：
    • 多维度评估指标 ：覆盖知识理解、推理能力、语言生成质量等多个维度
    • 丰富测试数据集 ：内置多个公开测试集，并支持自定义数据集扩展
    • 模型兼容性 ：支持主流LLM模型的直接接入与评估
    • 结果可视化 ：提供直观的图表展示，便于分析模型优势与不足

LightEval 代码示例

  • 一个简单的代码示例 
    1
    2
    3
    4
    5
    6
    7
    8
    9
    10
    11
    12
    13
    14
    15
    16
    17
    18
    19
    20
    21
    22
    23
    24
    25
    26
    27
    28
    29
    30
    31
    from lighteval import Evaluator, load_dataset

    # 1. 加载评估数据集（内置或自定义）
    dataset = load_dataset("ceval")  # 加载C-Eval中文能力测试数据集

    # 2. 初始化评估器（支持多个评估维度）
    evaluator = Evaluator(metrics=["accuracy", "f1_score", "perplexity"])

    # 3. 准备待评估模型（示例使用Hugging Face模型）
    from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
    model_name = "gpt2"  # 替换为实际模型
    tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
    model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name)

    # 4. 定义预测函数（根据模型输入输出格式调整）
    def predict_fn(question):
        inputs = tokenizer(question, return_tensors="pt")
        outputs = model.generate(**inputs, max_length=100)
        return tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)

    # 5. 执行评估
    results = evaluator.evaluate(
        dataset=dataset,
        model_predict_fn=predict_fn,
        batch_size=8,  # 可调整参数
        verbose=True
    )

    # 6. 查看并可视化结果
    print("评估结果:", results)
    evaluator.plot_results()  # 生成评估报告图表

评估工具-OpenCompass

  • OpenCompass 是上海人工智能实验室开源的大模型评测平台，涵盖学科、语言、知识、理解、推理等五大评测维度，可全面评估大模型能力
  • OpenCompass 支持在线查看榜单，在线参与评测竞技
  • OpenCompass 还开源了大模型评测工具，使用很简便，GitHub 地址：OpenCompass 项目