HELM

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斯坦福大学基础模型研究中心（CRFM）于2022年发布，是首个覆盖语言模型能力、风险与效率的系统性评测框架。

收录时间：
2025-03-25
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产品介绍

HELM（Holistic Evaluation of Language Models）由斯坦福大学基础模型研究中心（CRFM）于2022年发布，是首个覆盖语言模型能力、风险与效率的系统性评测框架。作为开源工具，HELM已纳入30+主流模型（包括GPT系列、GLM-130B等），通过标准化测试流程解决了传统评测中“数据孤岛”与“指标片面”的痛点，成为AI伦理与性能优化的行业基准。

适用人群

• AI研究员：需横向对比模型在公平性、毒性等社会影响维度的差异。
• 企业开发者：为产品选型寻找兼顾性能与合规性的语言模型。
• 政策制定者：制定AI监管标准时参考多维度量化评估数据。

核心功能（附技术原理说明）

功能技术原理与价值
多维度指标覆盖首创7类核心指标（准确性、校准度、鲁棒性、公平性、偏见、毒性、效率），通过112项子评测点构建模型能力-风险矩阵，避免“唯准确率论”。
动态场景适配基于（任务+领域+语言）三元组设计测试集，支持新闻、书籍等垂直领域与英语方言（如非裔美式英语）的针对性评估。
标准化测试流程统一输入提示模板与适配策略，确保30+模型在相同条件下对比，消除因微调差异导致的评测偏差。
社会影响量化采用语义分析算法检测模型输出的隐性偏见（如性别职业关联），通过毒性词库匹配与上下文情感分析评估有害内容生成概率。
校准度评估计算模型置信度与真实正确率的分布差异，利用Brier分数量化预测可靠性，指导调整阈值提升决策可信度。
跨模型效能对比引入Tokens-per-second（TPS）与GPU内存占用率双指标，结合任务复杂度计算能效比，为落地部署提供成本依据。
开源可扩展架构模块化设计支持快速接入新模型/数据集，社区贡献者已扩展21种新增场景（如虚假信息识别）。

工具使用技巧

  1. 针对性评测设计：
    在医疗领域应用中，可组合“信息检索（任务）+医学文献（领域）+学术英语（语言）”场景，重点监测校准度与毒性指标，规避诊断建议错误风险。

  2. 校准度优化实战：
    • 使用temperature scaling技术对模型输出概率进行再校准，将Brier分数降低15%-20%。
    • 对高置信度错误样本进行对抗训练，提升模型自我纠错能力。

  3. 多模型对比策略：
    通过HELM的标准化API接口，一键生成跨模型雷达图（图1），直观对比GPT-4与Claude在公平性、效率维度的优劣。

  4. 风险评估预判：
    利用HELM的毒性检测模块，扫描历史对话数据生成风险热力图（图2），定位高频敏感话题（如政治、种族），针对性增加过滤规则。

访问地址

👉 立即体验：HELM官网

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