Arena Hard:LM-SYS推出的更难更有区分度的大模型评测基准
评估日益发展的大型语言模型(LLM)是一个复杂的任务。传统的基准测试往往难以跟上技术的快速进步,容易过时且无法捕捉到现实应用中的细微差异。为此,LM-SYS研究人员提出了一个全新的大模型评测基准——Arena Hard。这个平常基准是基于Chatbot Arena发展而来,相比较常规的评测基准,它更难也更全面。
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评估日益发展的大型语言模型(LLM)是一个复杂的任务。传统的基准测试往往难以跟上技术的快速进步,容易过时且无法捕捉到现实应用中的细微差异。为此,LM-SYS研究人员提出了一个全新的大模型评测基准——Arena Hard。这个平常基准是基于Chatbot Arena发展而来,相比较常规的评测基准,它更难也更全面。
LM-SYS全称Large Model Systems Organization,是由加利福尼亚大学伯克利分校的学生和教师与加州大学圣地亚哥分校以及卡内基梅隆大学合作共同创立的开放式研究组织。该团队在2023年3月份成立,目前的工作是建立大模型的系统,是聊天机器人Vicuna的发布团队。今天开源 了包含3.3万包含真实人类偏好的对话数据集和3000条专家标注的对话数据集:Chatbot Arena Conversation Dataset和MT-bench人工注释对话数据集。