OpenLLMLeaderboard是最大的大模型和数据集社区HuggingFace推出的开源大模型排行榜单，基于EleutherAILanguageModelEvaluationHarness（EleutherAI语言模型评估框架）封装。

由于社区在发布了大量的大型语言模型（LLM）和聊天机器人之后，往往伴随着对其性能的夸大宣传，很难过滤出开源社区取得的真正进展以及目前的最先进模型。因此，HuggingFace使用EleutherAI语言模型评估框架对模型进行四个关键基准测试评估。这是一个统一的框架，用于在大量不同的评估任务上测试生成式语言模型。

OpenLLMLeaderboard的评估基准

• AI2推理挑战（25-shot）：一组小学科学问题
• HellaSwag（10-shot）：一个测试常识推理的任务，对人类来说很容易（大约95%），但对SOTA模型来说具有挑战性。
• MMLU（5-shot）-用于测量文本模型的多任务准确性。测试涵盖57个任务，包括基本数学、美国历史、计算机科学、法律等等。
• TruthfulQA（0-shot）-用于测量模型复制在在线常见虚假信息中的倾向性。