背景介绍

在自然语言处理 (NLP) 领域，大型语言模型（如 GPT-4、BERT 等）已经被广泛的应用。然而，如何快速、有效的评估这些大型语言模型的性能并不是一个容易的问题。存在以下几个挑战：第一，公开的评估方法过于分散，导致研究者在不同的库、框架中反复切换；第二，缺少全面并且可扩展的工具库去实现从构建模型、加载数据集到评估模型性能的一站式服务；第三，缺乏对模型生成样本复杂性的动态控制。

今天要给大家推荐一个 GitHub 开源项目 microsoft/promptbench，该项目在 GitHub 有超过 1.4k Star，用一句话介绍该项目就是：“A unified evaluation framework for large language models”。

项目介绍

PromptBench 是一个统一的大型语言模型评估框架，由微软开源。该项目使用 Pytorch 构建，提供用户友好的 API，方便研究人员进行语言模型的评估。主要包含以下几个特点：

• • 快速评估模型性能：PromptBench 提供了一个友好的接口，用于快速构建模型，加载数据集，并进行性能评估。

• • 提供各种Prompt Engineering 方法：包括 Few-shot Chain-of-Thought、Emotion Prompt、Expert Prompting 等。

• • 集成 adversarial prompts：PromptBench 集成了一种广泛应用的攻击技巧 (https://arxiv.org/abs/2306.04528)，研究人员可以模拟模型的黑盒 adversarial prompt 攻击，并评估其鲁棒性。

• • 动态评估以减轻潜在的测试数据污染：该项目还集成了动态评估框架 DyVal，可以实现对生成样本复杂性的动态控制。

如何使用

项目已经提供 Python 的 pip 安装方式，只需要执行一行命令即可：pip install promptbench。此外，你也可以通过 Github 克隆项目进行本地安装和使用。安装后，你可以直接在代码中引入 promptbench 包进行使用。例如：

import promptbench as pb

项目在使用文档中提供了详细的例子，包括如何在已有的基准上评估模型，如何测试不同的提示技术的效果，如何使用 DyVal 进行评估等等。

以下是该项目 Star 趋势图（代表项目的活跃程度）：