HELM 主要功能

HELM使用的关键技术包括对评估场景的分解，即将模型评估分为四个关键组成部分：方面（Aspect）、场景（Scenario）、适应性（Adaptation）和指标（Metric）。此外，HELM还与香港中文大学的LaViLab团队合作，推出了针对中文语言模型的评估平台CLEVA。

HELM 如何使用

数据集收集：HELM提供了多种数据集，以支持不同场景的评估。
模型选择：用户可以从HELM支持的模型中选择适合自己需求的模型。
评估指标设置：用户可以根据自己的需求选择合适的评估指标。
评估结果分析：HELM将根据用户设置的参数进行评估，并提供详细的评估结果。

HELM 应用场景

HELM的主要功能是提供全面的评估指标和标准化的评估流程，以下是它的几个主要特点：
广泛覆盖：HELM涵盖了多种评估场景和指标，以全面评估语言模型的能力。
多指标测量：HELM使用多个指标来评估语言模型，以确保评估结果的全面性和准确性。
识别不完整性：HELM能够识别出语言模型在某些方面的不足，从而为模型的改进提供方向。
标准化流程：HELM提供了一个标准化的评估流程，以确保评估的一致性和可比性。

HELM 适用人群

语言模型研究者：HELM可以帮助研究者全面评估语言模型的能力，发现模型的不足，从而指导模型的改进。
语言模型开发者：HELM可以为开发者提供关于模型性能的详细评估，帮助他们优化模型。
AI应用开发者：HELM可以帮助开发者选择合适的语言模型，以满足他们的应用需求。