HELM（Holistic Evaluation of Language Models）

AI产品介绍

HELM由斯坦福大学基础模型研究中心（CRFM）联合研发，是一套覆盖“评估维度设计→指标计算→结果分析”的完整方法论体系，而非单一评测工具，核心解决传统评测“任务片面、指标碎片化、落地脱节”的行业痛点。它以“全方位评估”为核心，构建任务、领域、语言三维评估场景矩阵，搭配性能、特性、伦理、效率四层指标体系，跳出“唯准确率论”，同时支持闭源与开源模型统一接入，提供可视化Web UI与多维度排行榜，开源可扩展且兼容商业与学术场景，成为全球学界与产业界大模型评测、选型、优化的权威基准。目前已迭代出Classic、Lite、Capabilities三个版本，适配不同评测成本与场景需求，覆盖100+标准任务，累计支撑数千次模型评测实验。

写作适用人群

大模型开发者、NLP算法工程师、AI评测工程师、企业研发/选型团队、高校科研人员、研究生、AI伦理研究者、医疗/金融等垂直领域AI落地从业者、开源社区开发者。

核心功能与技术原理（表格）

用户群体	核心功能	技术原理
开发者与工程师	模型全维度评测、统一接口适配、自定义任务扩展、评测结果可视化、多模型对比、Helm Lite轻量快速评测	三维场景矩阵构建、多层指标自动计算、统一模型接口适配、模块化架构设计、抗污染评测流程
企业与机构	模型选型对比、合规性评估（伦理/安全）、工程化成本测算、长期能力追踪、多场景适配性测试、定制化评测方案	伦理安全指标量化、效率/成本建模、标准化评测流程（SOP）、批量任务并行处理、结果聚合分析
研究者与学生	论文实验复现、SOTA基准对比、数据集复用、评测方法研究、教学演示、多语言/跨领域评测验证	开源评测框架、公开数据集集成、可复现实验设计、统计显著性分析、多维度能力热力图生成
普通用户	模型能力直观查询、排行榜对比、简单评测体验、开源工具上手学习、模型优劣可视化解读	Web UI可视化渲染、排行榜动态更新、简化版评测流程、自然语言结果解读、开源工具轻量化适配

核心优势（引用技术亮点、功能模块、技术原理、典型应用、多模态生成、自然语言处理）

技术亮点：斯坦福权威背书、三维场景全覆盖、四层指标体系、开源可扩展、闭源/开源模型兼容、轻量/全量双模式评测、可复现性强，兼顾伦理安全与工程化成本评估。
功能模块：三维评估场景矩阵、多层指标计算、统一模型接口、可视化Web UI、多维度排行榜、自定义任务扩展、Helm Lite轻量版、批量评测、结果汇总分析、开源工具包（crfm-helm）。
技术原理：基于“场景定义→指标计算→结果聚合”三步评测逻辑，融合自然语言理解、统计建模、伦理安全量化、模型接口标准化技术，采用模块化设计支持灵活扩展，通过统一流程实现公平可比的评测结果。
典型应用：大模型研发优化、企业模型选型、学术实验与论文发表、AI伦理合规验证、垂直领域模型适配测试、多语言模型评测、开源社区基准构建、教学演示与技能学习。
多模态生成：支持文本类大模型全维度评测，延伸至音频-语言模型（AHELM）评测，覆盖音频感知、情感检测等多模态能力维度，标准化评测流程确保多模态模型公平对比。
自然语言处理：聚焦大模型自然语言理解（分类、推理、问答）、文本生成（连贯性、相关性）、多语言处理、伦理安全（毒性、偏见）等核心NLP能力，实现精准量化与可视化评估。

适用场景·创作者亲测技巧（表格）

序号	场景	亲测技巧
1	大模型研发与优化	先用Helm Lite快速完成初期模型筛查，聚焦核心指标优化；后期用Classic全量评测，通过三维场景矩阵排查“偏科”问题，结合伦理安全指标规避落地风险，参考可视化热力图定位能力短板。
2	企业模型选型	重点对比伦理安全、效率成本两类指标，结合自身业务场景（如医疗/金融）扩展垂直评测任务，优先选择各核心场景表现均衡的模型，避免单一指标最优但适配性不足的情况。
3	学术论文实验	使用固定随机种子与标准化评测流程，复用HELM内置数据集（如MMLU-Pro、GPQA），直接对标公开SOTA排行榜，确保实验可复现，同时可扩展自定义任务凸显研究创新点，提升论文可信度。
4	开源工具上手与教学演示	通过pip install crfm-helm快速安装官方工具，用简单命令行完成基础评测，启动本地Web服务查看详细结果；教学时重点演示三维场景矩阵与四层指标体系，用排行榜直观展示不同模型的能力差异，降低理解门槛。

总结

HELM作为全球权威的大语言模型综合评估框架，以斯坦福大学的科研实力为支撑，打破传统评测的片面性与碎片化局限，通过三维场景矩阵+多层指标体系，实现对模型能力、特性、伦理、效率的全方位、标准化、可复现评测。它开源可扩展、兼容闭源与开源模型，适配学术研究、企业选型、研发优化、教学学习等全场景，不仅是大模型能力的“标尺”，更是规避落地风险、推动AI行业理性发展、实现技术透明化与标准化的核心工具，已成为全球AI领域公认的评测基准。

举个例子

指令：全面评测某开源大模型的综合能力，要求覆盖推理、多语言、伦理安全三大维度，兼顾评测效率与结果可信度，输出可视化分析报告。 HELM操作流程：选用Helm Lite模式→配置三维场景（推理任务+多语言领域+英文/中文）→勾选四层核心指标（基础性能+稳健性+毒性检测+推理效率）→通过统一接口接入模型→自动运行评测→生成可视化能力热力图与指标汇总报告→可同步至官方排行榜对比SOTA表现；若需更精准结果，可切换至Classic版本，增加扰动测试与多随机种子验证，提升评测稳健性。

官网真实网址/官方资源

– 官方网站：https://crfm.stanford.edu/helm/ – GitHub开源仓库：https://github.com/helm/helm – 官网文档：https://docs.helm.sh – 音频-语言模型评测（AHELM）：https://crfm.stanford.edu/helm/audio/v1.0.0/ – 机构：斯坦福大学基础模型研究中心（CRFM）