使用场景

研究人员使用P-MMEval来评估不同语言模型在特定任务上的表现。

教育机构利用P-MMEval来比较不同语言模型的教学效果。

开发者使用P-MMEval来优化和调整他们的语言模型，以适应多语言环境。

产品特色

支持多达10种语言，包括英语、中文、阿拉伯语、西班牙语、法语、日语、韩语、葡萄牙语、泰语和越南语。

提供平行样本，支持跨语言能力评估和比较分析。

覆盖基础和能力专业化的数据集，适用于全面评估多语言能力。

支持闭源和开源模型的性能比较。

提供数据预览、数据集文件下载和快速使用指南。

支持使用OpenCompass进行LLMs评估。

提供vllm加速评估（需要vllm安装）。

使用教程

1. 访问P-MMEval的ModelScope页面。

2. 阅读数据集介绍，了解P-MMEval的背景和目的。

3. 通过数据预览查看P-MMEval中包含的数据样本。

4. 下载数据集文件，准备进行模型评估。

5. 根据快速使用指南，配置OpenCompass和vllm进行模型评估。

6. 使用CLI命令或Python脚本启动评估过程。

7. 分析评估结果，比较不同模型的性能。