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斯坦福大学的CRFM团队发布了一种名为全面评估语言模型（HELM）的新框架，旨在提高语言模型的透明度。这个框架包括了各种数据集、模型、度量标准和扰动，以及一个模块化的框架，用于从数据集中构建提示。
HELM框架的主要特点包括：
- 数据集的集合：这些数据集采用标准格式，例如NaturalQuestions。
- 模型的集合：这些模型可以通过统一的API访问，例如GPT-3、MT-NLG、OPT、BLOOM等。
- 超越准确性的度量标准：包括效率、偏见、毒性等。
- 用于评估鲁棒性和公平性的扰动：例如，打字错误、方言等。
- 用于从数据集中构建提示的模块化框架。
- 代理服务器：用于管理账户并提供统一的接口来访问模型。
HELM框架的目标是提供一种全面的方式来评估语言模型的性能，包括其准确性、效率、偏见、毒性等方面。通过这种方式，研究人员可以更深入地理解语言模型的工作原理，从而提高其透明度和可解释性。
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