HelloBench

HelloBench 是一个专注于评估大型语言模型（LLMs）长文本生成能力的开源基准测试工具。它基于布鲁姆分类法，设置了包括开放式问答、摘要、聊天、文本补全和启发式文本生成在内的五个子任务，使用 Quora 和 Reddit 等真实场景数据确保任务的多样性和实用性。为减轻人工评估的负担，HelloBench 引入了 HelloEval 方法，该方法通过自动化评估与人类评价高度相关的结果，有效提升了效率。实验表明，当前的 LLMs 在生成超过 4000 字符的长文本时仍面临显著挑战。 HelloBench 的核心功能包括分层任务设计、真实数据集构建、自动化评估方法以及与传统评估指标的对比分析。其技术原理涵盖布鲁姆分类法的应用、高质量数据集的构建、HelloEval 方法的设计、语言模型作为评估者的角色，以及基于线性回归的加权分数分析。此外，该工具还深入研究了 LLMs 在长文本生成中常见的错误模式，揭示了模型的局限性。 HelloBench 的代码和文档托管于 GitHub，用户可以通过 HuggingFace 模型库及 arXiv 技术论文获取更多信息。HelloBench 已广泛应用于语言模型开发、学术研究、产品测试、教育评估、内容创作以及对话系统等多个领域。