【InternLM 实战营笔记】大模型评测

随着人工智能技术的快速发展，大规模预训练自然语言模型成为了研究热点和关注焦点。OpenAI于2018年提出了第一代GPT模型，开辟了自然语言模型生成式预训练的路线。沿着这条路线，随后又陆续发布了GPT-2和GPT-3模型。与此同时，谷歌也探索了不同的大规模预训练模型方案，例如如T5, Flan等。OpenAI在2022年11月发布ChatGPT，展示了强大的问答能力，逻辑推理能力和内容创作能力，将模型提升到了实用水平，改变人们对大模型能力的认知。在2023年4月，OpenAI发布了新升级的GPT-4模型，通过引入多模态能力，进一步拓展了大语言模型的能力边界，朝着通用人工智能更进一步。ChatGPT和GPT-4推出之后，微软凭借强大的产品化能力迅速将其集成进搜索引擎和Office办公套件中，形成了New Bing和 Office Copilot等产品。谷歌也迅速上线了基于自家大语言模型PaLM和PaLM-2的Bard，与OpenAI和微软展开正面竞争。国内的多家企业和研究机构也在开展大模型的技术研发，百度，阿里，华为，商汤，讯飞等都发布了各自的国产语言大模型，清华，复旦等高校也相继发布了GLM, MOSS等模型。

为了准确和公正地评估大模型的能力，国内外机构在大模型评测上开展了大量的尝试和探索。斯坦福大学提出了较为系统的评测框架HELM，从准确性，安全性，鲁棒性和公平性等维度开展模型评测。纽约大学联合谷歌和Meta提出了SuperGLUE评测集，从推理能力，常识理解，问答能力等方面入手，构建了包括8个子任务的大语言模型评测数据集。加州大学伯克利分校提出了MMLU测试集，构建了涵盖高中和大学的多项考试，来评估模型的知识能力和推理能力。谷歌也提出了包含数理科学，编程代码，阅读理解，逻辑推理等子任务的评测集Big-Bench，涵盖200多个子任务，对模型能力进行系统化的评估。在中文评测方面，国内的学术机构也提出了如CLUE,CUGE等评测数据集，从文本分类，阅读理解，逻辑推理等方面评测语言模型的中文能力。

随着大模型的蓬勃发展，如何全面系统地评估大模型的各项能力成为了亟待解决的问题。由于大语言模型和多模态模型的能力强大，应用场景广泛，目前学术界和工业界的评测方案往往只关注模型的部分能力维度，缺少系统化的能力维度框架与评测方案。OpenCompass提供设计一套全面、高效、可拓展的大模型评测方案，对模型能力、性能、安全性等进行全方位的评估。OpenCompass提供分布式自动化的评测系统，支持对(语言/多模态)大模型开展全面系统的能力评估。

OpenCompass介绍

评测对象

本算法库的主要评测对象为语言大模型与多模态大模型。我们以语言大模型为例介绍评测的具体模型类型。

基座模型：一般是经过海量的文本数据以自监督学习的方式进行训练获得的模型（如OpenAI的GPT-3，Meta的LLaMA），往往具有强大的文字续写能力。
对话模型：一般是在的基座模型的基础上，经过指令微调或人类偏好对齐获得的模型（如OpenAI的ChatGPT、上海人工智能实验室的书生·浦语），能理解人类指令，具有较强的对话能力。

工具架构

在这里插入图片描述

模型层：大模型评测所涉及的主要模型种类，OpenCompass以基座模型和对话模型作为重点评测对象。
能力层：OpenCompass从本方案从通用能力和特色能力两个方面来进行评测维度设计。在模型通用能力方面，从语言、知识、理解、推理、安全等多个能力维度进行评测。在特色能力方面，从长文本、代码、工具、知识增强等维度进行评测。
方法层：OpenCompass采用客观评测与主观评测两种评测方式。客观评测能便捷地评估模型在具有确定答案（如选择，填空，封闭式问答等）的任务上的能力，主观评测能评估用户对模型回复的真实满意度，OpenCompass采用基于模型辅助的主观评测和基于人类反馈的主观评测两种方式。
工具层：OpenCompass提供丰富的功能支持自动化地开展大语言模型的高效评测。包括分布式评测技术，提示词工程，对接评测数据库，评测榜单发布，评测报告生成等诸多功能。

能力维度

评测方法

OpenCompass采取客观评测与主观评测相结合的方法。针对具有确定性答案的能力维度和场景，通过构造丰富完善的评测集，对模型能力进行综合评价。针对体现模型能力的开放式或半开放式的问题、模型安全问题等，采用主客观相结合的评测方式。

客观评测

针对具有标准答案的客观问题，我们可以我们可以通过使用定量指标比较模型的输出与标准答案的差异，并根据结果衡量模型的性能。同时，由于大语言模型输出自由度较高，在评测阶段，我们需要对其输入和输出作一定的规范和设计，尽可能减少噪声输出在评测阶段的影响，才能对模型的能力有更加完整和客观的评价。

为了更好地激发出模型在题目测试领域的能力，并引导模型按照一定的模板输出答案，OpenCompass采用提示词工程（prompt engineering）和语境学习（in-context learning）进行客观评测。

在客观评测的具体实践中，我们通常采用下列两种方式进行模型输出结果的评测：

判别式评测：该评测方式基于将问题与候选答案组合在一起，计算模型在所有组合上的困惑度（perplexity），并选择困惑度最小的答案作为模型的最终输出。例如，若模型在问题? 答案1 上的困惑度为 0.1，在问题? 答案2 上的困惑度为 0.2，最终我们会选择答案1 作为模型的输出。
生成式评测：该评测方式主要用于生成类任务，如语言翻译、程序生成、逻辑分析题等。具体实践时，使用问题作为模型的原始输入，并留白答案区域待模型进行后续补全。我们通常还需要对其输出进行后处理，以保证输出满足数据集的要求。

主观评测

语言表达生动精彩，变化丰富，大量的场景和能力无法凭借客观指标进行评测。针对如模型安全和模型语言能力的评测，以人的主观感受为主的评测更能体现模型的真实能力，并更符合大模型的实际使用场景。

OpenCompass采取的主观评测方案是指借助受试者的主观判断对具有对话能力的大语言模型进行能力评测。在具体实践中，我们提前基于模型的能力维度构建主观测试问题集合，并将不同模型对于同一问题的不同回复展现给受试者，收集受试者基于主观感受的评分。由于主观测试成本高昂，本方案同时也采用使用性能优异的大语言模拟人类进行主观打分。在实际评测中，本文将采用真实人类专家的主观评测与基于模型打分的主观评测相结合的方式开展模型能力评估。

在具体开展主观评测时，OpenComapss采用单模型回复满意度统计和多模型满意度比较两种方式开展具体的评测工作。

实践

安装

conda create --name opencompass --clone=/root/share/conda_envs/internlm-base
source activate opencompass
git clone https://github.com/open-compass/opencompass
cd opencompass
pip install -e .

数据准备

cp /share/temp/datasets/OpenCompassData-core-20231110.zip /root/opencompass/
unzip OpenCompassData-core-20231110.zip

查看支持的数据集和模型

# 列出所有跟 internlm 及 ceval 相关的配置
python tools/list_configs.py internlm ceval

启动评测

python run.py --datasets ceval_gen --hf-path /share/temp/model_repos/internlm-chat-7b/ --tokenizer-path /share/temp/model_repos/internlm-chat-7b/ --tokenizer-kwargs padding_side='left' truncation='left' trust_remote_code=True --model-kwargs trust_remote_code=True device_map='auto' --max-seq-len 2048 --max-out-len 16 --batch-size 4 --num-gpus 1 --debug

命令解析

--datasets ceval_gen \
--hf-path /share/temp/model_repos/internlm-chat-7b/ \  # HuggingFace 模型路径
--tokenizer-path /share/temp/model_repos/internlm-chat-7b/ \  # HuggingFace tokenizer 路径（如果与模型路径相同，可以省略）
--tokenizer-kwargs padding_side='left' truncation='left' trust_remote_code=True \  # 构建 tokenizer 的参数
--model-kwargs device_map='auto' trust_remote_code=True \  # 构建模型的参数
--max-seq-len 2048 \  # 模型可以接受的最大序列长度
--max-out-len 16 \  # 生成的最大 token 数
--batch-size 2  \  # 批量大小
--num-gpus 1  # 运行模型所需的 GPU 数量
--debug

评测结果

dataset                                         version    metric         mode      opencompass.models.huggingface.HuggingFace_model_repos_internlm-chat-7b
----------------------------------------------  ---------  -------------  ------  -------------------------------------------------------------------------
ceval-computer_network                          db9ce2     accuracy       gen                                                                         31.58
ceval-operating_system                          1c2571     accuracy       gen                                                                         36.84
ceval-computer_architecture                     a74dad     accuracy       gen                                                                         28.57
ceval-college_programming                       4ca32a     accuracy       gen                                                                         32.43
ceval-college_physics                           963fa8     accuracy       gen                                                                         26.32
ceval-college_chemistry                         e78857     accuracy       gen                                                                         16.67
ceval-advanced_mathematics                      ce03e2     accuracy       gen                                                                         21.05
ceval-probability_and_statistics                65e812     accuracy       gen                                                                         38.89
ceval-discrete_mathematics                      e894ae     accuracy       gen                                                                         18.75
ceval-electrical_engineer                       ae42b9     accuracy       gen                                                                         35.14
ceval-metrology_engineer                        ee34ea     accuracy       gen                                                                         50
ceval-high_school_mathematics                   1dc5bf     accuracy       gen                                                                         22.22
ceval-high_school_physics                       adf25f     accuracy       gen                                                                         31.58
ceval-high_school_chemistry                     2ed27f     accuracy       gen                                                                         15.79
ceval-high_school_biology                       8e2b9a     accuracy       gen                                                                         36.84
ceval-middle_school_mathematics                 bee8d5     accuracy       gen                                                                         26.32
ceval-middle_school_biology                     86817c     accuracy       gen                                                                         61.9
ceval-middle_school_physics                     8accf6     accuracy       gen                                                                         63.16
ceval-middle_school_chemistry                   167a15     accuracy       gen                                                                         60
ceval-veterinary_medicine                       b4e08d     accuracy       gen                                                                         47.83
ceval-college_economics                         f3f4e6     accuracy       gen                                                                         41.82
ceval-business_administration                   c1614e     accuracy       gen                                                                         33.33
ceval-marxism                                   cf874c     accuracy       gen                                                                         68.42
ceval-mao_zedong_thought                        51c7a4     accuracy       gen                                                                         70.83
ceval-education_science                         591fee     accuracy       gen                                                                         58.62
ceval-teacher_qualification                     4e4ced     accuracy       gen                                                                         70.45
ceval-high_school_politics                      5c0de2     accuracy       gen                                                                         26.32
ceval-high_school_geography                     865461     accuracy       gen                                                                         47.37
ceval-middle_school_politics                    5be3e7     accuracy       gen                                                                         52.38
ceval-middle_school_geography                   8a63be     accuracy       gen                                                                         58.33
ceval-modern_chinese_history                    fc01af     accuracy       gen                                                                         73.91
ceval-ideological_and_moral_cultivation         a2aa4a     accuracy       gen                                                                         63.16
ceval-logic                                     f5b022     accuracy       gen                                                                         31.82
ceval-law                                       a110a1     accuracy       gen                                                                         25
ceval-chinese_language_and_literature           0f8b68     accuracy       gen                                                                         30.43
ceval-art_studies                               2a1300     accuracy       gen                                                                         60.61
ceval-professional_tour_guide                   4e673e     accuracy       gen                                                                         62.07
ceval-legal_professional                        ce8787     accuracy       gen                                                                         39.13
ceval-high_school_chinese                       315705     accuracy       gen                                                                         63.16
ceval-high_school_history                       7eb30a     accuracy       gen                                                                         70
ceval-middle_school_history                     48ab4a     accuracy       gen                                                                         59.09
ceval-civil_servant                             87d061     accuracy       gen                                                                         53.19
ceval-sports_science                            70f27b     accuracy       gen                                                                         52.63
ceval-plant_protection                          8941f9     accuracy       gen                                                                         59.09
ceval-basic_medicine                            c409d6     accuracy       gen                                                                         47.37
ceval-clinical_medicine                         49e82d     accuracy       gen                                                                         40.91
ceval-urban_and_rural_planner                   95b885     accuracy       gen                                                                         45.65
ceval-accountant                                002837     accuracy       gen                                                                         26.53
ceval-fire_engineer                             bc23f5     accuracy       gen                                                                         22.58
ceval-environmental_impact_assessment_engineer  c64e2d     accuracy       gen                                                                         64.52
ceval-tax_accountant                            3a5e3c     accuracy       gen                                                                         34.69
ceval-physician                                 6e277d     accuracy       gen                                                                         40.82
ceval-stem                                      -          naive_average  gen                                                                         35.09
ceval-social-science                            -          naive_average  gen                                                                         52.79
ceval-humanities                                -          naive_average  gen                                                                         52.58
ceval-other                                     -          naive_average  gen                                                                         44.36
ceval-hard                                      -          naive_average  gen                                                                         23.91
ceval                                           -          naive_average  gen                                                                         44.16
02/28 20:08:44 - OpenCompass - INFO - write summary to /root/opencompass/outputs/default/20240228_194822/summary/summary_20240228_194822.txt

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