7月5日，CLUE社区发布首个中文通用大模型开放域多轮测评基准SuperCLUE-Open，A Multi-turn Open Domain Benchmark for Foundation Models in Chinese。在SuperCLUE-Opt（客观）、SuperCLUE-LYB琅琊榜（开放域众包匿名对战）两个基准之外，进一步丰富大模型评测维度，增加对开放域主观题、多轮能力的评测，形成相对完整的SuperCLUE通用大模型综合性三大基准。SuperCLUE 综合性三大基准榜单：
注：以上分数截至2023年7月5日
SuperCLUE-Open开放域多轮测评模型排行榜：
注：Score分数，是模型的胜率加上平局率之和，即(win+tie)/(win+tie+loss)*100。
SuperCLUE-Open各能力分数： 
注：胜和率，是模型的胜率加上平局率之和，即(win+tie)/(win+tie+loss)*100。
（代表性模型的各个能力分布视图）
SuperCLUE认为榜上有名的都是英雄。温馨提醒，此榜单仅用于学术研究，不作为投资建议。
排行榜会定期更新；
SuperCLUE-Open是什么？
中文通用大模型开放域多轮测评基准（SuperCLUE-Open），是一个多轮开放域的中文模型评测基准，包括1200个高质量多轮问题，用于评估中文大模型对话能力和遵循指令的能力。
SuperCLUE-Open包括一些常用的使用场景和一些挑战性的指令用于区分不同的模型。它考察了模型的十大能力，包括：语义理解与抽取，闲聊，上下文对话，角色扮演，知识与百科，生成与创作，代码，逻辑与推理，计算，代码和安全。每个子能力有六十道题目，每个题目包括两轮问题。
--样例
SuperCLUE-Open为什么发起？
当前已经有一些评价中文大模型的基准，如C-Eval, MMCU，但是这些基准通常不太擅长评估大模型的人类偏好。传统的基准通常以封闭式问题形式进行测试，要求模型输出简要的结论（如多项选择），但是它们不能很好的反映大模型的典型使用场景（如生成、创作和提供想法）。
当前也刚刚出现一些英文模型基准，如加州伯克利的MT-bench，斯坦福大学的Alpaca-Eval，可以用于评估开放域问题，但是这些基准通常测试英文模型，中文的代表性专有服务和开源模型总体上无法进行有效评估。
为了解决以上问题，丰富中文模型评估的准确性，我们发布了SuperCLUE-Open与SuperCLUE-LYB琅琊榜：
SuperCLUE-Open：是一个有挑战的多轮对话开放域测试集，用于评估中文大模型多轮对话、主观题和遵循指令的能力。
SuperCLUE-LYB：SuperCLUE琅琊榜是一个众包匿名对战平台，用户问自己感兴趣的问题，并且投票他们喜欢的答案。
这两个基准设计的首要度量标准是人类的偏好。
SuperCLUE-Open是如何评测模型的？
针对中文大模型的人类偏好能力，可以通过人工进行评估，但是它一般时间周期比较长、并且成本高。国际上已经开始有一些自动化模型评估的方式。
比如加州伯克利的MT-bench，斯坦福大学的Alpaca-Eval进行了比较系统的自动化评估。这里面存在对比模型时模型位置、生成答案的长度、模型对数学推理的评估能力有限的问题。借鉴上面两个工作的经验，我们也进行了针对性的处理，减少这些方面的问题。正如这两个工作提到的，GPT-4的评估可以实现和人类评估高达80-90%的一致性，这充分的说明了自动化评估的潜力。我们的评估通过使用超级模型作为评判官，使用一个待评估模型与一个基准模型进行对比，需要让模型选出哪个模型更好。答案可以是，A模型好，B模型好，或平局。评估的标准，是要求超级模型作为一个公证的评估者，评估模型的质量。回答的质量包括回答有针对性、准确和全面，并且可以对多轮能力进行评测。
多轮对话样例
因此，我们对14个模型，针对10项能力，进行了全面的评估。我们的基准可以清晰的区分模型在不同能力上的表现。特别是一些国际专有服务gpt-4、gpt-3.5和Claude， 相比国内开源模型ChatGM2-6B, MOSS-16B有明显的效果差异。并且从相关性分析中可以看到SuperCLUE-Open与SuperCLUE-Opt具有较高的一致性（Pearson/Spearman相关性系数0.78--0.82）
SuperCLUE-Open的下一步工作
- 添加SuperCLUE-open与人类测评的一致性分析
- 扩充测试集规模
加入更多中文大模型
与SuperCLUE相关的其他工作
- 论文：Judging LLM-as-a-judge with MT-Bench and Chatbot Arena；
文章：Chatbot Arena Leaderboard Week 8: Introducing MT-Bench and Vicuna-33B；
相关项目地址：Alpaca_Eval: A validated automatic evaluator for instruction-following language models. High-quality, cheap, and fast；
相关排行榜：AlpacaEval Leaderboard；
致谢
本基准的成功运行离不开FastChat项目在源代码方面的大力支持，在此十分感谢Large Model Systems Organization(LMSYS ORG)和FastChat。
说明
以上是转载SuperCLUE的专业文章，不定期分享行业资讯，关注、私信可以免费获取GPT学习资料和Midjourney AI绘画学习资料和GoGPT.VIP使用教程；
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