来到OpenCompass！
就像指南针在我们的旅程中为我们导航一样，我们希望OpenCompass能够帮助你穿越评估大型语言模型的重重迷雾。OpenCompass提供丰富的算法和功能支持，期待OpenCompass能够帮助社区更便捷地对NLP模型的性能进行公平全面的评估。
🔥 注意
我们正式启动 OpenCompass 共建计划，诚邀社区用户为 OpenCompass 提供更具代表性和可信度的客观评测数据集! 点击 Issue 获取更多数据集. 让我们携手共进，打造功能强大易用的大模型评测平台！
- [2023.09.26] 我们在评测榜单上更新了Qwen, 这是目前表现最好的开源模型之一, 欢迎访问官方网站获取详情.🔥🔥🔥.
- [2023.09.20] 我们在评测榜单上更新了InternLM-20B, 欢迎访问官方网站获取详情.🔥🔥🔥.
- [2023.09.19] 我们在评测榜单上更新了WeMix-LLaMA2-70B/Phi-1.5-1.3B, 欢迎访问官方网站获取详情.
- [2023.09.18] 我们发布了长文本评测指引.
- [2023.09.08] 我们在评测榜单上更新了Baichuan-2/Tigerbot-2/Vicuna-v1.5, 欢迎访问官方网站获取详情。
- [2023.09.06] 欢迎 Baichuan2 团队采用OpenCompass对模型进行系统评估。我们非常感谢社区在提升LLM评估的透明度和可复现性上所做的努力。
- [2023.09.02] 我们加入了Qwen-VL的评测支持。
- [2023.08.25] 欢迎 TigerBot 团队采用OpenCompass对模型进行系统评估。我们非常感谢社区在提升LLM评估的透明度和可复现性上所做的努力。
- [2023.08.21] Lagent 正式发布，它是一个轻量级、开源的基于大语言模型的智能体（agent）框架。我们正与Lagent团队紧密合作，推进支持基于Lagent的大模型工具能力评测 !
OpenCompass 是面向大模型评测的一站式平台。其主要特点如下：
-
开源可复现：提供公平、公开、可复现的大模型评测方案
-
全面的能力维度：五大维度设计，提供 70+ 个数据集约 40 万题的的模型评测方案，全面评估模型能力
-
丰富的模型支持：已支持 20+ HuggingFace 及 API 模型
-
分布式高效评测：一行命令实现任务分割和分布式评测，数小时即可完成千亿模型全量评测
-
多样化评测范式：支持零样本、小样本及思维链评测，结合标准型或对话型提示词模板，轻松激发各种模型最大性能
-
灵活化拓展：想增加新模型或数据集？想要自定义更高级的任务分割策略，甚至接入新的集群管理系统？OpenCompass 的一切均可轻松扩展！
我们将陆续提供开源模型和API模型的具体性能榜单，请见 OpenCompass Leaderbaord 。如需加入评测，请提供模型仓库地址或标准的 API 接口至邮箱 opencompass@pjlab.org.cn.
下面展示了快速安装以及准备数据集的步骤。
conda create --name opencompass python=3.10 pytorch torchvision pytorch-cuda -c nvidia -c pytorch -y
conda activate opencompass
git clone https://github.com/open-compass/opencompass opencompass
cd opencompass
pip install -e .
# 下载数据集到 data/ 处
wget https://github.com/open-compass/opencompass/releases/download/0.1.1/OpenCompassData.zip
unzip OpenCompassData.zip有部分第三方功能,如 Humaneval 以及 Llama,可能需要额外步骤才能正常运行，详细步骤请参考安装指南。
确保按照上述步骤正确安装 OpenCompass 并准备好数据集后，可以通过以下命令评测 LLaMA-7b 模型在 MMLU 和 C-Eval 数据集上的性能：
python run.py --models hf_llama_7b --datasets mmlu_ppl ceval_pplOpenCompass 预定义了许多模型和数据集的配置，你可以通过 工具 列出所有可用的模型和数据集配置。
# 列出所有配置
python tools/list_configs.py
# 列出所有跟 llama 及 mmlu 相关的配置
python tools/list_configs.py llama mmlu你也可以通过命令行去评测其它 HuggingFace 模型。同样以 LLaMA-7b 为例：
python run.py --datasets ceval_ppl mmlu_ppl \
--hf-path huggyllama/llama-7b \ # HuggingFace 模型地址
--model-kwargs device_map='auto' \ # 构造 model 的参数
--tokenizer-kwargs padding_side='left' truncation='left' use_fast=False \ # 构造 tokenizer 的参数
--max-out-len 100 \ # 最长生成 token 数
--max-seq-len 2048 \ # 模型能接受的最大序列长度
--batch-size 8 \ # 批次大小
--no-batch-padding \ # 不打开 batch padding，通过 for loop 推理，避免精度损失
--num-gpus 1 # 运行该模型所需的最少 gpu 数注意
若需要运行上述命令，你需要删除所有从#开始的注释。
通过命令行或配置文件，OpenCompass 还支持评测 API 或自定义模型，以及更多样化的评测策略。请阅读快速开始了解如何运行一个评测任务。
更多教程请查看我们的文档。
| 语言 | 知识 | 推理 | 考试 |
字词释义
成语习语
语义相似度
指代消解
翻译
多语种问答
多语种总结
|
知识问答
|
文本蕴含
常识推理
数学推理
定理应用
综合推理
|
初中/高中/大学/职业考试
医学考试
|
| 理解 | 长文本 | 安全 | 代码 |
阅读理解
内容总结
内容分析
|
长文本理解
|
安全
健壮性
|
代码
|
| 开源模型 | API 模型 |
|
|
- 主观评测
- 发布主观评测榜单
- 发布主观评测数据集
- 长文本
- 支持广泛的长文本评测集
- 发布长文本评测榜单
- 代码能力
- 发布代码能力评测榜单
- 提供非Python语言的评测服务
- 智能体
- 支持丰富的智能体方案
- 提供智能体评测榜单
- 鲁棒性
- 支持各类攻击方法
我们感谢所有的贡献者为改进和提升 OpenCompass 所作出的努力。请参考贡献指南来了解参与项目贡献的相关指引。
该项目部分的代码引用并修改自 OpenICL。
该项目部分的数据集和提示词实现修改自 chain-of-thought-hub, instruct-eval
@misc{2023opencompass,
title={OpenCompass: A Universal Evaluation Platform for Foundation Models},
author={OpenCompass Contributors},
howpublished = {\url{https://github.com/open-compass/opencompass}},
year={2023}
}