FlagEval

FlagEval是北京智源人工智能研究院推出的一个大模型评测体系及开放平台，旨在建立科学、公正、开放的评测基准、方法、工具集，协助研究人员全方位评估基础模型及训练算法的性能。以下是关于FlagEval的详细介绍：

一、核心特点

1. 全面性：

   • FlagEval覆盖自然语言处理（NLP）、计算机视觉（CV）、语音（Audio）和多模态（Multimodal）四大领域，提供多维度评测。
   • 当前包含6大评测任务，近30个评测数据集，超10万道评测题目。

2. 易用性：

   • 提供清晰的文档和便捷的安装流程，即便是新手也能快速上手。
   • 支持用户灵活定制评测场景，便于从多源数据集中加载数据。

3. 开放性：

   • 支持社区参与，不断迭代以满足更多研究需求。
   • 评测过程和结果公开透明，所有原始模型提示和完成均公开发布。

4. 深度与广度：

   • 提供细粒度的评测工具，从微观的特定技能到宏观的多任务适应能力均有涉及。
   • 细化了40+子能力维度，如推理能力、数学能力、任务解决等，构建了“能力-任务-指标”三维评测框架。

5. 兼容性：

   • 与主流框架和数据集无缝衔接，支持多种预训练模型。
   • 对接了多个顶级预训练模型，如AltCLIP、EVA-CLIP等。

二、明星子项目

• mCLIPEval：实现了跨语言的CLIP评测能力，支持12种语言的评测数据。

三、评测体系升级

• FlagEval不断根据大模型技术的发展趋势，升级迭代评测体系、评测维度和方法。
• 例如，在2023年9月的评测中，FlagEval进行了评测框架升级，细化“安全与价值观”与“推理能力”等维度，并同步更新了智源自建的Chinese Linguistics & Cognition Challenge（CLCC）主观评测数据集题库v2.0，题目数量扩充3倍。

四、应用场景

• FlagEval不仅适用于学术研究，还广泛应用于工业应用，是快速验证模型效能的强大工具。
• 例如，在开发新的文本到图像生成模型时，FlagEval中的ImageEval-prompt能帮助开发者深入洞察模型在不同细节层面的表现，从而优化生成逻辑。

五、影响力与成果

• FlagEval自推出以来，已评测国内外300余个开源和商业闭源的语言及多模态大模型。
• 其评测结果得到了业界的广泛认可，成为评估大模型性能的重要参考。
• 例如，在FlagEval的评测中，百度文心大模型4.0以89.72的综合评分在闭源对话模型中排名第一，显示出中文大模型在技术和应用上的不断进步。

六、社区与合作

• FlagEval积极与社区互动，欢迎研究者共同探讨更为科学的评测方法。
• 与国内各大模型厂商均具备友好合作关系，共同推动大模型技术的发展和应用。

七、未来展望

• 随着大模型技术的不断发展，FlagEval将继续更新和完善其评测方法和指标。
• 致力于成为连接理论与实践的桥梁，帮助每一位AI开发者基于可靠的数据反馈持续改进他们的模型。

概括来说，FlagEval是一个功能强大、全面开放的大模型评测平台，为研究人员和开发者提供了科学、公正、便捷的评测工具和方法。