HELM

大模型

HELM是斯坦福大学推出的语言模型整体评估体系，以场景、适配、指标三模块组织评测，覆盖准确率、鲁棒性、公平性、毒性等多维度指标。

人工核验 · 2026-07-21 · 提交更正

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编辑点评

适合需要多维、可复现评估语言模型的研究者与工程团队；不适合只想快速浏览单一榜单分数的用户。

分类大模型

人工核验2026-07-21

HELM是什么

HELM是斯坦福大学推出的语言模型整体评估体系，以场景、适配、指标三模块组织评测，覆盖准确率、鲁棒性、公平性、毒性等多维度指标。

HELM的主要功能

对语言模型进行多任务多指标的综合评估
检测模型在公平性、偏差与毒性方面的风险
复现论文中的模型对比实验
自定义评估任务与指标满足特定研究需求

适合

场景-适配-指标的模块化设计清晰严谨
覆盖准确率、校准、鲁棒性、公平性、毒性等广泛指标
代码开源且评估流程标准化，结果可复现

先注意

评测主要覆盖英语，其他语言支持有限
配置与运行需要一定技术门槛
完整评估算力消耗较大

如何使用HELM

通过pip install helm安装或从GitHub源码安装
创建YAML配置文件定义场景、适配策略与指标
用helm run命令指定配置与模型执行评估
查看生成的评估报告分析各指标表现
按需继承Scenario或Metric类自定义扩展

HELM的适用场景

上手难度： 进阶

对语言模型进行多任务多指标的综合评估
检测模型在公平性、偏差与毒性方面的风险
复现论文中的模型对比实验
自定义评估任务与指标满足特定研究需求

常见问题

HELM的评测是如何组织的？

HELM每次评测需指定一个场景、一个适配模型的提示以及一个或多个指标，由场景、适配、指标三大模块组成。

HELM支持多模态任务吗？

支持。除纯文本任务外，HELM还支持图像描述生成、视觉问答等多模态任务的评估。

HELM的评估结果可以复现吗？

可以。HELM基于标准化的评估流程和配置文件，用户在相同条件下可获得一致结果，并可查看和修改评估代码。

来源与核验

信息来源：crfm.stanford.edu （在新窗口打开）
核验日期：2026-07-21 · 提交更正 →

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