
CMMLU
CMMLU由上海交通大学、微软亚洲研究院与墨尔本大学联合推出,是一个专注于中文语言和文化背景的大模型评测工具。
FlagEval由北京智源人工智能研究院于2023年推出,是首个覆盖"能力-任务-指标"三维评估体系的智能评测平台。通过构建包含10万+评测题目、40+子能力维度的动态评测网络,该平台已为OpenAI、DeepSeek、阿里巴巴等头部企业的百余个模型提供能力验证,2024年评测数据显示其评估准确率达行业领先水平。
• ▸ AI研发团队:优化模型架构与训练策略
• ▸ 企业技术选型:通过横向对比选择适配模型
• ▸ 学术研究者:探索模型能力边界与演化规律
• ▸ 投资机构:评估AI企业的技术实力
功能模块 | 技术原理与实现 | 典型应用场景 |
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多维度评测 | 三维框架(能力/任务/指标)动态组合,支持22个主观+客观评测集联动分析 | 模型能力短板诊断 |
多模态支持 | 跨模态特征融合技术,实现文/图/视频/语音的联合语义空间建模 | 文生图质量评估 |
动态评估体系 | 基于持续学习的评测集更新机制,每月新增2000+对抗性测试用例 | 防范数据过拟合 |
多语言评测 | 构建中英阿韩四语平行语料库,采用跨语言注意力机制 | 全球化产品本地化验证 |
模型辩论赛 | 开发对抗式对话引擎,支持正反方角色自动切换与逻辑链追踪 | 推理能力深度评测 |
精准定位模型瓶颈
通过组合"语言解析+数学推理+中国文化理解"三维筛选条件,可快速定位类似Qwen模型在观点辨析任务中的薄弱环节(2023年9月评测显示其得分率仅为58%)。
动态调优策略
利用平台提供的时序对比功能(如对比2024Q3-Q4的K12学科评测数据),可监控模型在理科推理能力的提升效果,某国产模型通过该功能实现理科得分率提升23%。
多模态联合优化
对于文生图模型,建议同步查看"文字准确性"(如中文生成)和"场景连贯性"(物体物理规律符合度)双维度雷达图,腾讯Hunyuan image正是通过该策略登顶2024文生图榜单。
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