AG1-Eval

「AG1-Eval」是什么

AG1-Eval是一个致力于AI大模型评测的专业平台。它以提供全面、权威的评测服务为核心，为用户在众多大语言模型和多模态模型中做出明智选择提供有力支持。在这里，数据的透明性和权威性是一大亮点，让用户能深入洞察每个模型的优缺点。

功能解析

• 提供权威榜单：基于通用评测方案，给出业内大语言模型的能力得分排名榜单。榜单细致划分综合评测和各能力项评测，为用户呈现多维度的模型评估结果。像大语言模型榜单和多模态榜单，能让用户直观了解不同模型的表现。
• 支持人机评测：构建人机协同评测方案，用户可参与其中，与大模型协作，一同探索下一代评测方案。在这个过程中，既能体验前沿科技，又能为行业标准的构建贡献力量。
• 拥有多样评测集：有公开学术、平台官方、用户自建等多种评测集。公开学术评测集如Hallu-PI可评估多模态大语言模型幻觉问题；3DGCQA用于评估3D AI生成内容质量；4DBInfer助力关系数据集预测建模。

产品特色

• 数据透明权威：与其他评测平台相比，AG1-Eval的榜单数据做到了高度透明，来源可靠且经过严格审核，让用户对模型评估结果深信不疑。
• 用户广泛参与：鼓励大量用户参与人机评测，共同推动评测技术发展。平台用户达20000+，大家在互助交流中不断完善评测体系。
• 多元数据收集：采用单条数据、扩写数据、Arena数据等多种方式收集数据，500+任务标签涵盖多领域、多维度，完备的机审+人审机制保证数据质量。

应用场景

• 模型选择场景：在众多大模型涌现的当下，开发者和企业在选择适合自身业务的模型时常常感到困惑。AG1-Eval的权威榜单和多维度评测结果，能帮助他们深入了解各模型的特点，从而挑选出最匹配需求的模型，节省大量时间和成本。例如，一家从事智能客服开发的企业，可通过AG1-Eval的评测结果，选择在语言理解和回复能力上表现突出的模型。
• 学术研究场景：科研人员在进行AI相关研究时，需要可靠的评测数据集和方法。AG1-Eval提供的多种评测集，如3DGCQA、4DBInfer等，为他们在3D内容生成、关系数据集预测建模等领域的研究提供了有力支持，推动学术研究的发展。

技术原理解析

平台基于科学的评测算法和体系，对大模型的各项能力进行量化评估。在数据收集方面，通过多元方式确保数据的丰富性和代表性；在审核环节，机审和人审结合保证数据质量；在评测过程中，针对不同类型的模型和任务，运用专业的算法得出准确的评测结果。

使用指南

若想查看榜单，直接在平台首页点击“查看榜单”选项，即可浏览大语言模型榜单和多模态榜单等。若要参与人机评测，在相关入口按照提示操作，与大模型协作完成评测任务。若需下载公开学术评测集，在评测集板块找到对应评测集，点击下载按钮就能获取。