SimpleQA：OpenAI 开源评估大模型事实性的基准测试

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🚀 快速阅读

1. SimpleQA 是 OpenAI 推出的用于评估大型语言模型回答事实性问题的基准测试。
2. SimpleQA 包含 4326 个问题，每个问题只有一个正确答案，易于评分。
3. SimpleQA 能评估模型的事实性回答能力和模型的“校准”程度。

正文（附运行示例）

SimpleQA 是什么

SimpleQA 是 OpenAI 推出的基准测试，用在评估大型语言模型回答简短、寻求事实问题的能力。SimpleQA 包含 4326 个问题，每个问题设计为只有一个正确答案，易于评分。

SimpleQA 挑战性强，即使是最先进的大模型如 o1-preview 和 Claude Sonnet 3.5 的准确率也不到 50%。所有问题经过两位独立标注员验证，确保参考答案的准确性和时效性。

SimpleQA 能评估模型的事实性回答能力，能测量模型的“校准”程度，即模型对自己回答准确性的自我评估能力。SimpleQA 的数据集具有多样性，涵盖多个主题，包括历史、科学、艺术等，用在推动更可靠、可信赖的语言模型的发展。

SimpleQA 的主要功能

• 评估事实性回答能力： SimpleQA 主要用在测试语言模型回答简短、事实性问题的能力，问题设计为只有一个正确答案。
• 挑战性问题设计： 问题对抗性地收集，针对 GPT-4 等前沿模型，确保测试具有挑战性。
• 易于评分： 问题设计让答案易于评定，答案被分类为正确、错误或未尝试。
• 模型自我认知评估： 基于评估模型是否“知道自己知道什么”，衡量模型的自我认知能力。
• 校准测量： 测量模型对回答准确性的自信程度，即模型是否能准确评估自己的回答。

SimpleQA 的技术原理

• 数据收集与验证： 基于 AI 训练师创建问题和答案对，由另一名 AI 训练师独立验证答案，确保一致性。
• 高标准问题筛选： 问题必须满足特定标准，包括单一答案、答案随时间不变、有证据支持、具有挑战性，且截至 2023 年可回答。
• 质量控制： 用 ChatGPT 分类器检测违反标准的问题是提高问题质量的步骤之一。
• 多样性和覆盖： 基于 ChatGPT 分类问题主题和答案类型，确保数据集的多样性。
• 评分机制： 用提示的 ChatGPT 分类器对模型的回答进行评分，确定其是否正确、错误或未尝试。
• 性能评估： 比较模型在 SimpleQA 上的表现，评估其在事实性问题回答方面的能力。
• 校准评估： 询问模型对答案的置信度，且与实际准确性进行比较，评估模型的校准能力。

如何运行 SimpleQA

为了运行 SimpleQA，您需要安装一些依赖项并设置环境。以下是一些安装步骤和命令：

1. 安装 HumanEval：

git clone https://github.com/openai/human-eval
pip install -e human-eval

2. 安装 OpenAI API：

pip install openai

3. 安装 Anthropic API：

pip install anthropic

4. 设置 API 密钥环境变量：

export OPENAI_API_KEY='your_openai_api_key'
export ANTHROPIC_API_KEY='your_anthropic_api_key'

5. 运行演示：

python -m simple-evals.demo

这将通过 OpenAI API 启动评估。

请注意，您需要替换'your_openai_api_key'和'your_anthropic_api_key'为您的实际 API 密钥。

资源

• 关注并回复公众号【57】或【SimpleQA】获取相关项目资源。

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