AI 模型大亂鬥終結者？Google LMEval 讓「模型比武」更公平透明！

還在為比較不同 AI 模型性能而頭痛嗎？Google 推出的開源框架 LMEval，提供標準化評估流程，讓 GPT-4o、Claude 3.7 Sonnet 等頂尖模型的比較更加輕鬆、客觀。一起來看看這個評測神器有哪些厲害之處，以及它如何解決 AI 評估的痛點吧！

最近 AI 界可說是風起雲湧，GPT-4o、Claude 3.7 Sonnet、Gemini 2.0 Flash、Llama-3.1-405B… 各家好手紛紛端出自家最厲害的大型語言模型（LLM）和多模態模型。但問題來了，這麼多模型，到底哪個比較強？哪個在特定任務上表現更好？就像開頭那張圖顯示的，不同模型在「有害性」（Harmfulness）這個指標上，分數有高有低（分數越高代表越安全）。但這種比較，要怎麼做到公平客觀呢？

你是不是也常常覺得，要比較這些 AI 模型，簡直像在看一場沒有統一規則的武林大會？各家有各家的說法，用的 API 不同、資料格式各異，連評測基準（benchmark）都可能不太一樣。這樣下來，研究人員和開發者想做個公正的比較，簡直是困難重重，效率低落。

模型評測，以前到底有多麻煩？

老實說，在 LMEval 出現之前，如果你想知道模型 A 跟模型 B 誰比較厲害，你可能需要：

1. 分別去研究兩家公司提供的 API 文件。
2. 針對不同的資料格式做轉換。
3. 確保你用的評測基準是公平的，或者自己重新設定。
4. 寫一堆客製化的程式碼來跑測試。

這一套流程下來，時間和精力都不知道耗費多少了，而且還不一定能保證比較的公平性。真的是「寶寶心裡苦，但寶寶不說」。

Google LMEval 登場！評測從此變簡單

為了解決這個痛點，Google 最近就推出了 LMEval 這個開源框架。它的目標很明確：簡化和標準化對大型語言和多模態模型的評估流程。

想像一下，有了 LMEval，你只要設定好一次評測基準，就能輕鬆地把它套用到任何支援的模型上，幾乎不用再做什麼額外的工作。這就像是給了所有 AI 模型一個公平的競技場，大家在同一個標準下比試，誰強誰弱，一目了然。

LMEval 不只是說說而已，它能做什麼？

你可能會想，LMEval 聽起來很棒，但它具體有哪些「神兵利器」呢？

• 不只是文字高手，圖像、程式碼也通通搞定： LMEval 不僅支援傳統的文字評估，還能擴展到圖像和程式碼的評估。Google 還表示，用戶可以輕鬆新增新的輸入格式，彈性非常大。
• 考題多樣，模型能力無所遁形： 無論是是非題、多選題，還是需要模型自由發揮的文本生成，LMEval 都能處理。
• 抓包模型「耍太極」： 有時候模型為了避免產生有問題或聽起來不太妙的內容，會故意給出模棱兩可、含糊不清的答案，這種「推脫策略」（evasion tactics），LMEval 也能夠識別出來。這點超重要的，才能真正了解模型的「誠實度」。
• 跨平台無縫接軌，LiteLLM 神助攻： LMEval 建立在 LiteLLM 框架之上。這代表什麼呢？它能夠巧妙地處理來自 Google、OpenAI、Anthropic、Ollama 和 Hugging Face 等不同 AI 服務提供者的 API 差異。也就是說，同一套測試可以在多個平台上運行，不用為了遷就平台而重寫程式碼。簡直是開發者的福音！
• 省時省錢的「增量評估」： 如果你之前已經跑過一次測試，後來又新增了一些測試項目，LMEval 不需要你每次都把整個測試套件從頭到尾再跑一遍。它只需要執行新增的測試就好。這不僅節省了寶貴的時間，也降低了計算成本。是不是很貼心？
• 火力全開，多執行緒加速： 為了讓評估過程更快，LMEval 還使用了多執行緒引擎，可以同時並行運行多個運算。

結果怎麼看？LMEvalboard 幫你畫重點！

跑完測試，拿到一堆數據，然後呢？別擔心，Google 還提供了一個叫做 LMEvalboard 的視覺化工具。

透過這個儀表板，你可以：

• 分析測試結果： 把複雜的數據變成易懂的圖表。
• 生成雷達圖： 一眼看出模型在不同評估類別上的強項和弱項。
• 深入探討個別模型表現： 不只是看總分，還能細看模型在特定問題上的反應。
• 模型捉對廝殺： 支援模型間的比較，甚至可以在特定問題上並排顯示圖形，讓你清楚了解不同模型之間的細微差異。就像我們開頭看到那張各家模型「有害性」評分圖，LMEvalboard 也能生成類似的視覺化報告，讓比較更直觀。

心動不如馬上行動？LMEval 開源等你來玩！

對於研究人員和開發者來說，LMEval 的出現無疑是一個好消息。它不僅讓模型評估變得更有效率、更標準化，也讓整個過程更加透明。

Google 已經將 LMEval 的原始碼和範例筆記本在 GitHub 上公開 (https://github.com/google/lmeval)，有興趣的朋友不妨上去瞧瞧，親自動手試試看這個強大的評估工具吧！

常見問題解答 (FAQ)

Q1: LMEval 主要支援哪些 AI 模型的評估？

A1: LMEval 透過底層的 LiteLLM 框架，可以支援來自多家主流 AI 服務提供者的模型，例如 Google (如 Gemini 系列)、OpenAI (如 GPT 系列)、Anthropic (如 Claude 系列)、Ollama 以及 Hugging Face 上的眾多模型。只要模型的 API 能夠被 LiteLLM 串接，原則上就能納入 LMEval 的評估體系。

Q2: 我如果不是專業的程式開發者，也能使用 LMEval 嗎？

A2: LMEval 本身是一個開源框架，對於熟悉 Python 和 AI 模型 API 的開發者來說會更容易上手。不過，Google 提供了範例筆記本，可以作為入門的參考。對於非開發者，可以關注基於 LMEval 或類似工具所產出的評測報告和分析，例如 LMEvalboard 的視覺化結果，來理解不同模型的表現。

Q3: LMEval 的評估結果是否代表模型的絕對好壞？

A3: LMEval 提供的是一個標準化、相對客觀的評估「流程」和「工具」。評估結果的好壞，很大程度上取決於所選擇的評測基準、資料集以及評估的面向。一個模型在某個基準上表現優異，不代表它在所有應用場景都是最佳選擇。因此，評估結果應視為重要的參考指標，而非絕對的定論。更重要的是理解模型在不同任務和標準下的相對表現。

Q4: LMEval 可以評估模型在「有害性」或「安全性」方面的表現嗎？

A4: 可以的。正如文章開頭提到的「有害性」評分圖，LMEval 的設計允許使用者定義和執行各種評估基準，其中自然可以包含針對模型安全性、偏見、內容有害性等方面的測試。透過識別模型的「推脫策略」，也能更深入了解模型在處理敏感或風險內容時的真實反應。