HELM

HELM是什么

HELM是由斯坦福大学CRFM主导开发的AI大语言模型综合评测体系。通过在数十种场景（如问答、推理、毒性检测、多语言理解等）下对模型进行标准化测试，提供可复现、透明、细粒度的性能评估。优势在于覆盖全面、指标统一、开源透明、支持跨模型横向比较，旨在解决早期AI评测“碎片化、不可比、缺乏上下文”的问题，已成为学术界和工业界公认的权威基准之一。

HELM的主要功能

• 多维度场景评测：涵盖58+个子场景，包括MMLU（多任务知识）、TruthfulQA（事实性）、ToxiGen（毒性）、BBQ（社会偏见）、GSM8K（数学推理）等。
• 标准化提示与指标：所有模型在相同输入格式、评估协议下运行，确保结果公平可比。
• 细粒度指标展示：不仅提供总体得分，还按能力维度（如知识、推理、鲁棒性、公平性、效率）拆解表现。
• 开源与可复现：代码、数据、评估脚本全部公开，支持社区贡献新场景或模型接入。
• 动态排行榜：实时更新140+个模型（如GPT-4、Claude、Llama、Gemini等）在各场景下的表现排名。
• 支持自定义评估：研究者可提交私有模型或新评测任务，经审核后纳入官方体系。

HELM官网地址：

官网：crfm.stanford.edu

HELM的应用场景

• 学术研究基准：论文发表前用于验证新模型是否在通用能力上超越现有SOTA。
• 企业模型选型：技术团队通过HELM对比不同开源或闭源模型在目标任务上的优劣。
• 政策与安全评估：监管机构参考其偏见、毒性、隐私泄露等指标评估AI系统风险。
• 教育与教学：高校课程用HELM讲解大模型能力边界与评测方法论。
• 开源社区贡献：开发者基于HELM框架新增本地化场景（如中文、东南亚语言）扩展评测覆盖。

HELM常见问题有哪些

• 能直接测试我的模型吗？
  可以。HELM开源代码托管于GitHub，支持本地部署评估；若想加入官方排行榜，需按规范提交结果并接受审核。
• 只测英文吗？
  主榜单以英文为主，但已逐步纳入多语言场景，如ThaiExam（泰语考试）、SEA-HELM（东南亚语言）、CLEVA（中文综合评测）等。
• 和MMLU、BIG-Bench有什么区别？
  MMLU仅测知识，BIG-Bench侧重创意任务；HELM是整合型框架，将多个已有基准标准化后统一运行，提供更系统视角。
• 结果可信吗？
  高度可信。所有实验在统一环境（相同提示模板、采样参数、评估器）下执行，避免“调参刷榜”问题。
• 普通用户能看懂报告吗？
  官网提供交互式图表，支持按模型、场景、指标筛选；非技术用户可关注“Mean Win Rate”（平均胜率）等汇总指标快速比较。