C-Eval

产品介绍

C-EVAL由上海交通大学、清华大学与爱丁堡大学联合研发，是首个专注于中文大语言模型（LLM）的综合性评测套件。其设计初衷是解决传统中文基准（如CLUE）在覆盖广度、任务复杂度上的不足，填补多语言模型评估的空白。通过模拟人类考试场景，C-EVAL从知识广度和推理深度两大维度，为开发者提供模型优化的量化依据。

适用人群

• AI研究人员：分析模型在STEM、社会科学等领域的知识盲区。
• 企业技术团队：评估商业模型（如GPT-4、ChatGLM）的行业适配性。
• 教育机构：设计基于评测结果的定制化AI教学工具。

核心功能

C-EVAL通过以下技术实现多层次评估，确保评测的全面性与客观性：

工具使用技巧

1. 评测策略选择：
   • 基础模型：采用5-shot提示，结合开发集（dev）中的示例构建Few-shot场景，提升模型应答稳定性。
   • 对话模型：优先使用零样本（zero-shot）CoT模式，通过分步推理挖掘隐藏知识。

2. 结果解读：
   • 学科短板定位：若模型在“高等数学”得分显著低于平均水平，需针对性增强数理逻辑训练数据。
   • 性能对比：参考公开榜单（如GPT-4平均准确率60%+，中文模型MiniMax落后约5.4%），制定优化优先级。

3. 数据本地化处理：
   • 使用LM Studio或vLLM框架本地部署模型，结合双卡GPU（如2×3080Ti）运行量化版本，降低显存占用。

访问地址

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C-EVAL通过严谨的学科设计与防污染机制，为中文大模型提供了“能力标尺”。无论是学术研究还是工业落地，其多层次评测体系均能帮助开发者精准定位模型瓶颈，推动技术迭代。未来，随着多模态与安全评估等模块的扩展，C-EVAL或将成为中文AI生态的核心基础设施。