helm

一站式跑分对比大模型,多维度评测可复现

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署 评测安全 🍴 复刻 436 🐛 待处理 122 👀 关注 39
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GitHub 星标 ★ 2964
维护状态 维护中
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源免费,遵循相应开源许可证

项目预览

helm 项目界面预览图
图片来源:GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类评测安全
开发团队stanford-crfm
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源免费,遵循相应开源许可证
访问状态🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署
是否开源是
开源协议Apache-2.0
主要语言Python
GitHub 星标★ 2964
上线时间2021-11-29 00:00:00
代码更新2026-09-01
仓库体积127.2 MB
本站数据更新2026-11-04
维护状态维护中
收录时间2026-09-15
浏览次数1

项目介绍

HELM 是斯坦福 CRFM 团队开源的 Python 评测框架,用于对大语言模型和多模态基础模型做全面、可复现、透明的评估。它解决的核心问题是:模型评测往往口径不一、结果难以复现、只覆盖单一指标。HELM 把评测拆成场景、任务、指标、模型适配器四层结构,内置大量标准数据集与任务(如问答、摘要、推理、安全、公平性、偏见等),并统一用自动化流程跑分,输出多维度对比结果。用户可以用它横向比较不同模型在准确率、鲁棒性、校准度、效率、公平性等维度的表现,也能自定义任务和模型接入。框架强调可复现性,评测配置和原始结果可追踪,适合研究机构和企业做模型选型与风险审查。

Star 增长趋势

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数据来源:GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-09-15 · 当前星标 ★ 2964

使用教程

ℹ 本教程由 AI 依据该项目 README 整理,个别步骤可能需要按你的环境微调。

难度:入门 约 10 分钟 部署方式:命令行工具 3 步

环境要求

  • Python 3 环境与 pip(README 未指定最低版本)
  • 可访问 PyPI 的网络,用于安装 crfm-helm
  • 若评测 OpenAI、Anthropic Claude、Google Gemini 等在线模型,需具备对应提供商的访问凭证(README 未给出具体配置方式)
  • 本地需有足够磁盘空间存放数据集与评测结果

安装与启动步骤

  1. 1安装 HELM 包

    README 的 Quick Start 直接给出从 PyPI 安装 crfm-helm,建议在虚拟环境中执行,避免污染系统 Python。

    pip install crfm-helm
  2. 2确认命令可用

    安装完成后检查 helm-run 是否已进入 PATH;若提示找不到命令,说明安装环境与当前 shell 不是同一个 Python 环境。

    helm-run --help
  3. 3运行评测

    用 --run-entries 指定任务与模型,--suite 给本次评测套件命名,--max-eval-instances 限制样本数以便快速试跑。

    helm-run --run-entries mmlu:subject=philosophy,model=openai/gpt2 --suite my-suite --max-eval-instances 10

关键配置

配置项必填说明示例
--run-entries是指定要跑的任务条目,格式为 任务:参数=值,模型=提供商/模型名mmlu:subject=philosophy,model=openai/gpt2
--suite是本次评测套件的名称,用于归集与区分不同批次的运行结果my-suite
--max-eval-instances否限制参与评测的样本数量,调小可加快试跑速度10

如何确认成功

命令正常执行结束且无报错,即表示 helm-run 已按套件 my-suite 完成这次试跑(README 未说明具体输出目录)。

常见问题

Q:HELM 支持评测哪些模型?

A:README 说明可通过统一接口访问多家提供商的模型,例如 OpenAI 模型、Anthropic Claude、Google Gemini,并可自定义接入。具体可用模型清单请查官方文档。

Q:HELM 包含哪些数据集和指标?

A:内置标准化格式的数据集与基准(如 MMLU-Pro、GPQA、IFEval、WildBench),指标不限于准确率,还覆盖效率、偏见、毒性等维度。

Q:可以查看单条 prompt 和模型的回答吗?

A:可以。README 提到框架提供 Web UI,用于查看单条 prompt 与对应回答(README 节选中该部分内容不完整,未给出具体启动命令)。

Q:项目还在持续更新吗?

A:README 注明 HELM 已于 2026 年 6 月 1 日进入维护模式,详见官方文档的 Maintenance Mode Policy 页面。

注意事项

  • README 节选里的 Quick Start 内容被截断,完整的后续步骤(如结果汇总、Web 界面启动)请查看官方文档 https://crfm-helm.readthedocs.io/en/latest/。
  • 示例中的 --max-eval-instances 10 只跑 10 条样本,仅适合验证流程,正式评测需去掉或调大该参数。
  • 评测在线模型会产生调用费用,正式跑全量任务前建议先用小样本试跑确认配置。
  • 本教程仅覆盖 README 中明确出现的命令,未出现的参数、端口和路径一律未做推测。

核心亮点

  • 覆盖准确率、鲁棒性、公平性、偏见、效率等多维指标,评测维度比多数框架更全
  • 内置大量标准场景与数据集,开箱即可横向对比多个主流模型
  • 强调可复现与透明,评测配置和结果可追踪,适合研究与合规审查

不足之处

  • 完整评测计算量大、成本高,跑全量基准对算力和预算要求较高
  • 配置和依赖较重,新手上手门槛比轻量评测脚本高
  • 部分数据集和模型接口需要额外申请或配置,离线复现不够方便

适用场景

  • 研究团队横向对比多个 LLM 的综合能力并撰写评测报告
  • 企业做模型选型前的安全、公平性与鲁棒性审查
  • 论文或项目中需要可复现的标准基准跑分

替代项目

lm-evaluation-harness、OpenCompass、BIG-bench

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