SuperCLUE
SuperCLUE 是一个中文通用大模型综合性评测基准，从三个不同的维度评价模型的能力：基础能力、专业能力和中文特性能力。
Chatbot Arena是一个大型语言模型 (LLM) 的基准平台，以众包方式进行匿名随机对战，该项目方LMSYS Org是由加州大学伯克利分校、加州大学圣地亚哥分校和卡内基梅隆大学合作创立的研究组织。
通过demo体验地址进入对战平台，输入自己感兴趣的问题，提交问题后，匿名模型会两两对战，分别生成相关答案，需要用户对答案做出评判，从4个评判选项中选择一个：模型A更好、模型B更好、平手、都很差。支持多轮对话。最终使用Elo评分系统对大模型的能力进行综合评估。(可以自己指定模型看效果，但不计入最终排名情况)。
数据统计
数据评估
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相关导航
HELM
HELM是由斯坦福大学推出的大模型评测体系，该评测方法主要包括场景、适配、指标三个模块，每次评测的运行都需要指定一个场景，一个适配模型的提示，以及一个或多个指标。
C-Eval
C-Eval是一个适用于大语言模型的多层次多学科中文评估套件，由上海交通大学、清华大学和爱丁堡大学研究人员在2023年5月份联合推出，包含了13948个多项选择题，涵盖了52个不同的学科和四个难度级别，用以评测大模型中文理解能力。
CMMLU
CMMLU是一个综合性的中文评估基准，专门用于评估语言模型在中文语境下的知识和推理能力，涵盖了从基础学科到高级专业水平的67个主题。
MMLU
MMLU 全称 Massive Multitask Language Understanding，是一种针对大模型的语言理解能力的测评，是目前最著名的大模型语义理解测评之一，由UC Berkeley大学的研究人员在2020年9月推出。
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LLMEval3
LLMEval是由复旦大学NLP实验室推出的大模型评测基准，最新的LLMEval-3聚焦于专业知识能力评测，涵盖哲学、经济学、法学、教育学、文学、历史学、理学、工学、农学、医学、军事学、管理学、艺术学等教育部划定的13个学科门类、50余个二级学科，共计约20W道标准生成式问答题目。