GPT-Fathom：全面评估大型语言模型的性能

GPT-Fathom：全面评估大型语言模型的性能

GPT-Fathom [NAACL'24 Findings] GPT-Fathom is an open-source and reproducible LLM evaluation suite, benchmarking 10+ leading open-source and closed-source LLMs as well as OpenAI's earlier models on 20+ curated benchmarks under aligned settings. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/gp/GPT-Fathom

项目介绍

GPT-Fathom 是一个开源且可复现的大型语言模型（LLM）评估套件。随着越来越多的大型语言模型（无论是开源还是闭源）纷纷亮相，建立一个开放、系统、严格且可复现的评估体系，以评估和跟踪它们的性能和局限性变得尤为重要。尽管已经存在许多LLM排行榜，但仍有一些关键局限性尚未解决。GPT-Fathom 通过在统一的设置下，对超过10个领先LLM模型以及OpenAI的早期模型进行系统评估，旨在为社区提供一个标准标杆，以测量和缩小与领先LLM模型的差距。

项目技术分析

GPT-Fathom 基于OpenAI Evals构建，使用20多个细选的基准测试，覆盖7个能力类别，对10多个领先LLM模型以及OpenAI的早期模型进行了系统评估。这些评估是在对齐的设置下进行的，确保了评估的公正性和一致性。通过这种方式，GPT-Fathom 可以帮助研究人员和开发人员更好地了解不同LLM模型在不同任务上的表现。

项目还深入分析了模型敏感性对评估结果的影响，并通过大量实验探索了各种设置的影响。例如，对OpenAI早期模型如GPT-3、InstructGPT等的研究，揭示了从GPT-3到GPT-4的演变路径。

项目及技术应用场景

GPT-Fathom 的主要应用场景在于为LLM的评估提供一套标准化的工具，帮助研究人员和开发人员：

• 了解不同LLM模型在不同任务上的性能。
• 对比不同模型的能力和局限性。
• 评估模型训练方法（如SFT和RLHF）对性能的影响。
• 探索模型对代码数据预训练的敏感性。

通过这些评估，GPT-Fathom 可以为模型的优化和改进提供指导，推动LLM技术的研究和进步。

项目特点

1. 开源与可复现

GPT-Fathom 是开源的，这意味着任何人都可以访问、使用和改进它。所有的评估结果都是可复现的，确保了评估的透明性和公正性。

2. 系统化评估

项目涵盖了20多个基准测试，跨越7个能力类别，提供了全面的性能评估。

3. 对齐的设置

所有评估都在统一的设置下进行，避免了因设置不同而导致的评估偏差。

4. 深入分析

项目不仅提供评估结果，还深入分析了模型性能背后的原因，如SFT和RLHF对模型性能的影响，以及代码数据预训练的效果。

5. 及时更新

GPT-Fathom 不断更新最新的LLM模型和评估结果，确保用户可以获得最新的信息。

通过以上特点，GPT-Fathom 无疑是当前LLM评估领域的有力工具，对于研究人员和开发人员来说，都是一个宝贵的资源。

在当前的AI技术发展中，GPT-Fathom 的出现无疑填补了LLM评估领域的空白，为社区的标准化评估提供了一个可靠的标杆。通过使用GPT-Fathom，研究人员和开发人员可以更加精确地了解不同LLM模型的能力和局限性，为未来的研究和开发提供了明确的方向。随着技术的不断进步，我们期待GPT-Fathom 在未来的发展中能够带来更多的突破和进展。

GPT-Fathom [NAACL'24 Findings] GPT-Fathom is an open-source and reproducible LLM evaluation suite, benchmarking 10+ leading open-source and closed-source LLMs as well as OpenAI's earlier models on 20+ curated benchmarks under aligned settings. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/gp/GPT-Fathom