谷歌发布开源 LMEval：打破AI模型评测壁垒，一键评估，降低成本省时！
谷歌近日发布的开源框架LMEval，无疑为人工智能（AI）模型评测领域开启了一扇新的大门。这款由科技巨头倾力打造的开源工具，旨在为大语言模型和多模态模型提供标准化的评测工具，直击当前评测难题，一键评估，降低成本省时。
首先，我们要理解LMEval的背景和意义。在人工智能领域，评测新型AI模型一直是个难题。不同供应商使用各自的API、数据格式和基准设置，导致跨模型比较耗时且复杂。而LMEval的推出，正是为了解决这一问题，提供一个统一的基准设置，让研究人员和开发者能够展开标准化的评测流程，大幅简化了评测工作，节省了时间和资源。
其次，LMEval的另一个亮点在于其抹平了不同平台之间的接口差异。通过LiteLLM框架，谷歌成功地将Google、OpenAI、Anthropic、Ollama和Hugging Face等平台之间的接口差异降至最小，确保测试能够跨平台无缝运行。这一创新性的解决方案，无疑将加速AI领域的创新步伐。
再者，LMEval的评估类型支持也相当丰富。不仅支持文本评测，还涵盖图像和代码等领域的基准测试。新输入格式可轻松扩展，这意味着该框架能够适应未来可能出现的新领域。此外，LMEval还能识别模型采用的“规避策略”，即故意给出模糊回答以避免生成有风险内容。这一功能对于评估AI模型的潜在风险和安全性具有重要意义。
另外，谷歌还引入了Giskard安全评分，用以展示模型规避有害内容的表现。百分比越高，代表安全性越强。这一创新性指标将有助于提高AI模型在处理有害内容时的表现，从而更好地服务于社会。测试结果存储在自加密的SQLite数据库中，确保数据本地化且不会被搜索引擎索引，兼顾了隐私与便捷。
此外，LMEval还具备增量评估功能。无需在新增模型或问题时重新运行整个测试，仅执行必要的新增测试即可。这一特性将大大提高评测效率，降低计算成本和时间消耗。同时，LMEval还采用多线程引擎并行处理多项计算，进一步提升了评测速度。
为了便于用户使用LMEval，谷歌还开发了LMEvalboard可视化工具。通过雷达图展示模型在不同类别中的表现，用户可深入查看具体任务，精准定位模型错误，并直接比较多个模型在特定问题上的差异。这一工具的使用门槛低，图形化展示一目了然，大大提高了评测的便捷性。
综上所述，谷歌发布的开源框架LMEval无疑是一款具有开创性的评测工具。其标准化评测流程、抹平平台差异、丰富评估类型、识别规避策略、安全评分功能以及可视化工具等特性，将为AI模型评测领域带来革命性的变革。一键评估，降低成本省时，LMEval的推出将为研究人员和开发者节省大量时间和资源，推动人工智能领域的发展迈上新的台阶。
