HelloBench —— 开源的LLMs长篇文本生产能力评测工具

HelloBench指的是什么？

HelloBench是一款开源工具，旨在测试大型语言模型（LLMs）处理大量文本的能力。该基准包含五个子任务，这些任务基于布鲁姆分类法：开放性问答、摘要提取、对话互动、续写和创意内容生成。为了保证多样性和实用性，HelloBench使用来自Quora和Reddit等平台的真实数据集进行评估。此外，引入了名为HelloEval的高效评价机制，这在减轻人工评测负担的同时保持与人类评判的高度一致性。实验结果显示，在多个LLMs上应用HelloBench时发现，这些模型在生成超过4000字长度文本方面存在一定的难度。

HelloBench的核心特性

• 分级作业规划HelloBench依据布鲁姆的分类体系，把长篇文本创作工作细分成五个部分，每一部分都侧重评估语言模型的不同技能。
• 实际的数据集合利用来源于Quora和Reddit等平台的实际数据来创建数据集，以保证评估既具有实用性又涵盖广泛性。
• 自动评价系统采用HelloEval技术自动测评LLMs在长篇文字创作上的表现，旨在大幅节省人力审核所需的时间与努力。
• 比较不同的评价手段相比传统评价标准（例如ROUGE和BLEU），呈现HelloEval与人工评价之间的关联度。

HelloBench的运作机制

• 布卢姆 taxonomy依照布鲁姆分类体系，可以将长文创作的任务细分为多个等级，每个等级代表不同程度的认知难度。
• 构造数据集合通过人工采集并甄别网络信息，以建立一个高品质且多元的数据集合。
• HelloEval测评技术创建核查表（checklist）并搜集人工标记的数据，通过线性回归模型来计算和赋予核查表中的各项权重得分。
• 以LLM作为裁判利用语言模型担任评价者的角色，通过解答核查清单中的问题来评定生成文本的品质。
• 直线回归解析通过对人工标记的数据实施线性回归研究，得到一个能与人力评价相吻合的权重评分。
• 失误类型解析探讨LLMs在生产较长文字内容时经常出现的问题，并指出该模型存在的限制。

HelloBench的仓库位置

• Git代码库：访问该项目的GitHub页面可使用此链接 https://github.com/Quehry/HelloBench
• HuggingFace的模型集合访问此链接以查看相关的学术论文：https://huggingface.co/papers/2409.16191，其中包含了深入的研究内容。
• arXiv科技文章访问该链接可获取一篇学术论文的PDF版本：https://arxiv.org/pdf/2409.16191，此文献包含了最新的研究成果。

HelloBench的使用情境

• 研发语言处理系统开发者利用HelloBench来评测并对比多种语言模型在处理长篇文字创作任务时的表现。
• 科学研究研究团队运用HelloBench工具开展与长篇文本创作相关的实验，并在学术期刊上发布研究成果或是推进更深入的探索。
• 对商品进行检验评估在企业研发新型的AI产品或服务过程中，利用HelloBench来评估并提升其文本创作效能。
• 学业评价教育组织运用HelloBench来评测并优化其教学辅助资源的文本创作水平。
• 内容制作内容制作人利用HelloBench来评价并优化自动化创作软件，包括自动撰写文章及创建博客帖子等功能。
• 交流系统对聊天机器人或虚拟助手在持续对话过程中的性能进行评价与优化。