HELM：语言模型整体评估体系

HELM（Holistic Evaluation of Language Models）是斯坦福大学推出的大模型综合评测框架，通过“场景—适配—指标”三部分配置评估任务。它不仅测试模型准确率，还关注鲁棒性、公平性、偏差、毒性、不确定性和推理效率，并支持文本及多模态任务。

主要功能

• 支持问答、分类、检索、生成和摘要等任务
• 覆盖准确率、校准、鲁棒性、公平性和安全性指标
• 支持多模态模型评测，如图像描述和视觉问答
• 采用标准化配置，便于结果复现和比较
• 支持自定义评测场景、模型适配方式和指标
• 提供开源代码、评估报告和实验管理能力

使用方式

安装HELM后，创建配置文件定义评测场景、模型和指标，再运行评测命令生成报告。用户也可以继承相关类，自定义评测任务或评价指标。

适用场景

适合模型性能评估、算法优化、多模态测试、公平性与偏差检测、毒性分析和AI安全研究。