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my-vault/01_Projects/Personal-Tech/LLM_Evaluation/04-Reference/02-Benchmark-and-Reproducibility.md
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windyboy 63add96a09 dedupe LLM_Evaluation zone: single-source tables, fix nav orphans, compress guidebook 2025
- Why Guide: remove duplicated 20-case/rubric/test-definition tables, link to
  authoritative Roadmap/Worksheet instead; 10-min action points to entries
- Concept Map / What-Is: cross-link narrative vs quick-reference roles
- Worksheet: annotate sections with authoritative sources
- 04-Reference 01-04 <-> archive/01: bidirectional resource links
- archive/00-Material-List: shrink guidebook listing, now reachable from READMEs
- guidebook: compress 06-Yearly-Dives 2025 section (-> 08-2025-Edition §3),
  add old/new version nav banners to 01-05, reverse links in 08
- README/Start-Here: link Learning Board (was orphaned)
2026-08-21 17:25:12 +08:00

1.7 KiB

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type tags status created
reference
llm-evaluation
benchmark
reproducibility
active 2026-08-21

02 · Benchmark and Reproducibility

主题:标准化 Task、Prompt 固定、去污染、可复现比较

S 级资源

1. EleutherAI lm-evaluation-harness

  • 仓库:https://github.com/EleutherAI/lm-evaluation-harness
  • 背景:学术界公认标准,Hugging Face Open LLM Leaderboard 长期后端之一
  • 为什么看:理解传统 LLM Benchmark 工程最好的源码
  • 真正值得学的:
    • Task 如何标准化
    • Dataset 如何映射
    • Prompt 如何固定
    • Metric 如何配置
    • Few-shot 如何实现
    • Benchmark Contamination 如何处理(N-gram 去污染)
  • 重点理解: Benchmark ≠ Product Eval
    但 Benchmark 工程教会你:如何让测试定义可重复、可比较、可版本化
  • 适合阶段:完成 Foundations + Why Guide 后即可阅读

2. Ai2 OLMES / olmo-eval

  • 背景:艾伦人工智能研究所(Ai2)专为 OLMo/Tülu 打造的严格可复现评测标准
  • 为什么看:解决「为什么不同团队跑同一个 benchmark,分数会不一样」
  • 核心价值:强制冻结 Evaluation Protocol
    • Prompt format
    • Few-shot 样本
    • Generation 参数
    • Metric 实现
    • Chat template
  • 与本仓库理念一致: Test Definition ≠ Test Execution
  • 适合阶段:学完 lm-evaluation-harness 后

关键认知

Benchmark 工程的本质是把「测试定义」做成可版本化的资产。

🔗 本页资源的完整链接、来源背景与上手建议见 04-Reference/archive/01-Curated-External-Resources("国家级与顶级学术机构"一节)。