OpenCompass 是一个开源的大模型评测体系，旨在为研究人员和开发者提供全面、高效的大语言模型（LLM）评估工具。它支持对多种模型在不同任务和数据集上的性能进行自动化测试与对比分析，帮助用户深入理解模型的能力和局限性。

核心功能与特点

  1. 多模型支持

    • 支持主流开源与商用模型，如 LLaMA、ChatGLM、GPT-4、Claude、PaLM 等。
    • 可扩展性：轻松集成自定义模型。

  2. 丰富的评估任务与数据集

    • 涵盖通用能力（文本生成、推理）、垂直领域（法律、医疗）等任务。
    • 支持经典评测数据集（如 MMLU、C-Eval、HumanEval）及自定义数据集。

  3. 自动化评估流程

    • 一键运行模型推理、结果比对与指标计算。
    • 支持分布式评估，提升大规模测试效率。

  4. 全面评估维度

    • 性能指标：准确率、鲁棒性、推理速度、内存占用等。
    • 生成质量：通过人类对齐度、创造性等维度评估生成内容。

使用场景

  • 模型研发：快速验证新模型在不同任务上的表现。

  • 竞品分析：对比不同模型（如 GPT-4 vs. Claude）的优劣。

  • 学术研究：复现论文结果或进行公平的基准测试。

快速入门

  1. 安装

    git clone https://github.com/open-compass/opencompass.git
cd opencompass
pip install -e .

  2. 配置评估任务
    编写配置文件（如 configs/eval_demo.py），指定模型、数据集和评估指标：

models = ['gpt-4', 'chatglm-6b']
datasets = ['mmlu', 'ceval']

  1. 运行评估

    python run.py configs/eval_demo.py

  2. 查看结果
    生成的报告包括准确率对比、速度统计等，支持可视化分析。

优势与生态

  • 开源透明：代码与评估标准公开，确保可复现性。

  • 社区驱动：持续更新数据集和模型支持，紧跟技术前沿。

  • 与企业合作：部分评测结果被行业报告引用（如《中国大模型发展报告》）。

资源链接

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