自动化、可复现，基于大语言模型群体智能的多维评估基准 Decentralized Arena 来了
近年来，大规模语言模型（LLM）的蓬勃发展引发了人工智能领域的热潮。 这些模型在推理、生成等方面展现出惊人的能力，并逐渐应用于各个领域。然而，随着 LLM 的数量和复杂度的不断增加，对其进行全面、客观的评估变得越来越困难。
现有的评估方法存在诸多局限性。 例如，最受欢迎的 Chatbot Arena 基于用户投票，难以扩展到多维度评估，且容易受到主观因素的影响。而一些自动评估方案则依赖于 “最强” 模型作为评委，存在偏见和过拟合的风险。
为了解决这些问题，由 UC San Diego、John Hopkins University、CMU 等机构组成的开源组织 Maitrix.org 推出了 Decentralized Arena，一个自动化、可复现的 LLM 多维评估基准。 Decentralized Arena 利用所有 LLM 的集体智能进行相互评估，形成一个去中心化、民主化的系统。
Decentralized Arena 的核心优势在于：
- 稳健且无偏： 去中心化设计避免了单个或少数评委模型带来的偏见，并能有效抵御操控。
- 自动化、易于扩展且可定制： Decentralized Arena 可以扩展到无限的评估维度，并提供定制化评估方案。
- 快速、即时的新模型排名： 由于自动化和高效的算法，Decentralized Arena 可以即时获得新模型的评估结果。
- 透明且完全可复现： 所有算法、实现和输入/输出都公开，确保结果的可复现性。
Decentralized Arena 的发布为 LLM 评估提供了新的思路， 它将推动 LLM 技术的进一步发展和应用。
未来，Decentralized Arena 将继续添加更多的模型和评估维度， 并欢迎来自社区的贡献和提交。相信随着 Decentralized Arena 的不断完善，它将成为 LLM 评估领域的重要基准，为 LLM 的发展提供更客观、更全面的评估体系。
参考文献：
- Decentralized Arena: https://de-arena.maitrix.org
- Leaderboards: https://huggingface.co/spaces/LLM360/de-arena
关键词： 大规模语言模型，LLM，评估基准，Decentralized Arena，群体智能，自动化，可复现，多维评估
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