OpenAI新模型o1號稱編程能力8倍殺GPT-4o，MMLU媲美人類專家，MMLU是什么？評估大模型的標準是什么？

相信大家在閱讀大模型相關文檔的時候經常會看到MMLU，BBH，GSM8K，MATH，HumanEval，MBPP，C-Eval，CMMLU等等這些都是什么？大模型訓練完成后，如何客觀地評估其效果呢？

當然我們不能依靠主觀判斷，于是研究者們制定了一系列標準，用于測評大模型在不同數據集上的表現。而這些數據集（ MMLU、C-Eval、GSM8K、MATH、HumanEval、MBPP、BBH 和 CMMLU），正是用于評估大模型性能的重要依據。

當然，它們也也可用于模型訓練。

MMLU這個基準包含STEM（科學、技術、工程、數學）、人文學科、社會學科等57個學科領域，難度從初級到高級不等。

C-Eval 是一個全面的中文基礎模型評估套件，它包含了13948個多項選擇題，涵蓋了52個不同的學科和四個難度級別。

GSM8K（Grade School Math）是一個由OpenAI發布的數據集，有8.5K個高質量語言多樣的小學數學問題組成。這些問題需要 2 到 8 個步驟來解決，解決方法主要是使用基本的算術運算（+ - / *）進行一連串的基本計算，以得出最終答案。

雖然看起來很簡單，但很多大模型的表現都不太好。

MATH是一個包含 12500 個數學競賽問題的數據集，其中的每個問題都有一個完整的推導過程。

HumanEval是由 164 個簡單編程問題組成，主要用來評估語言理解、算法和簡單的數學。

MBPP（Mostly Basic Python Programming）由大約 1000 個Python 編程問題組成，每個問題由任務描述、代碼解決方案和 3 個自動化測試用例組成。

BBH的全稱是BIG-Bench Hard，它是BIG-Bench數據集的一個子集，它專注于23個具有挑戰性的任務，這些任務超出了當前語言模型的能力范圍，BBH中的任務需要進行多步驟推理。

CMMLU，一個全面的中文大模型評估數據集。它涵蓋了67個主題，涉及自然科學、社會科學、工程、人文、以及常識等，就是中文版的MMLU。

通過這些評測數據集和評估標準，我們可以從不同角度系統地評估大模型的性能、泛化能力和魯棒性，為大模型的進一步研究和應用提供科學依據。

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