Open LLM Leaderboard

Open LLM Leaderboardとは何ですか？

Hugging Faceが立ち上げたOpen LLM Leaderboardは、様々なオープンソースの大規模言語モデル（LLM）を透明性をもって評価・ランキング付けするために設計された、権威あるリーダーボードです。ARC、HellaSwag、MMLU、TruthfulQAといった一連の標準化されたベンチマークを通じて、開発者、研究者、企業に対し、公平かつ再現可能な性能比較プラットフォームを提供し、ユーザーが最新のオープンソースモデルの進歩と能力の限界を迅速に理解できるよう支援します。

どのような人に適していますか？

• AIの研究者や開発者は、モデルの選択、最適化、または新しいモデルの開発のためのデータサポートを提供するために、さまざまなオープンソースのLLM間のパフォーマンスの違いを理解する必要があります。
• 企業の技術意思決定者：彼らは、特定のアプリケーションシナリオにおけるオープンソースLLMの可能性を評価し、技術選定や戦略計画に役立てたいと考えています。
• AI愛好家および学習者：大規模言語モデル技術に関心があり、業界の動向やモデルのパフォーマンスを常に把握したいと考えている方。
• データサイエンティストおよびエンジニアの皆様へ：LLMベースのアプリケーションを構築または展開する際には、信頼性の高いパフォーマンスデータを参照する必要があります。

利用できますか？どのように使用しますか？（アクセスガイド）

• アクセス先アドレス：https://huggingface.co/spaces/open-llm-leaderboard/open_llm_leaderboard
• 地域別利用可能状況：概ね世界中でアクセス可能です。中国本土では、Hugging FaceのウェブサイトおよびSpacesサービスは通常アクセス可能ですが、ネットワークの変動により一時的にアクセスできなくなる場合があります。
• 登録：リーダーボードデータの閲覧には登録は不要です。モデル投稿への参加や、その他の高度なHugging Face機能を利用するには、無料のHugging Faceアカウントを登録する必要があります。電話番号や地域アカウントは通常必要ありません。
• 料金：完全無料。ランキングの閲覧やデータへのアクセスに料金は一切かかりません。
• 言語：インターフェース言語は英語です。リーダーボードに表示されるデータ名とモデル名は主に英語ですが、評価対象のLLMは複数の言語に対応している場合があります。

エコシステム間比較：Open LLMリーダーボードと類似製品との比較

寸法	オープンLLMリーダーボード	OpenCompass（上海人工知能研究所）	LMSYSチャットボットアリーナ
評価方法	定量的なスコアランキングは、自動化されたベンチマークテスト（ARC、HellaSwag、MMLU、TruthfulQAなど）に基づいて算出されます。	これは、自動ベンチマークと人間による評価を組み合わせたもので、特に中国語能力とマルチモーダルな能力に重点を置いている。	匿名ユーザー投票に基づくリアルタイムの戦闘結果は、人間の嗜好を反映している。
モデルシリーズ	主な焦点は、大規模なオープンソース言語モデルにある。	本書は、中国語および複数の言語で提供される大規模モデルを網羅しており、オープンソースモデルと一部のクローズドソースモデルも含まれています。	本書は、オープンソースおよびクローズドソースの幅広いチャットモデルを網羅しており、特に会話機能に重点を置いています。
透明性と再現性	高い。詳細な評価方法、データセット、コードが提供されており、結果は再現可能である。	高。詳細な評価フレームワーク、データセット、およびツールチェーンを提供し、結果は再現可能である。	高い。試合データとモデルランキングは公開されているが、人間の判断は非常に主観的である。
集中	コミュニティの発展を促進するために、客観的かつ標準化されたオープンソースのLLM（法務学習モジュール）のパフォーマンスベンチマークを提供する。	中国および世界中のユーザーに役立つ、中国語および多言語による包括的かつ権威ある大規模モデル評価システムを構築する。	これは、ユーザーが好むさまざまなチャットモデルをリアルタイムで反映するため、非常に魅力的なものとなる。
主なユーザー	LLM（法学修士）取得を目指す研究者、開発者、および企業向け技術選定担当者。	中国のLLM開発者、研究者、企業ユーザー、および多言語モデルに関心のある団体。	一般ユーザーやAI愛好家は、さまざまなチャットモデルを直感的に体験し、比較したいと考えている。

推奨事項：LLMの研究者または開発者で、客観的で再現性のある自動化されたベンチマークテストに基づいてオープンソースモデルを評価・選択したい場合は、Open LLM Leaderboardが最適です。大規模な中国語モデルまたは多言語モデルの全体的なパフォーマンスを重視し、権威ある評価フレームワークが必要な場合は、OpenCompassがより包括的な視点を提供します。また、ユーザーエクスペリエンスと会話機能を重視し、人間の投票を通じてモデルの人気度を把握したい場合は、LMSYS Chatbot Arenaが独自の参考価値を提供します。

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