2023 年高考成绩陆续出炉，我们也来看看各大语言模型的“高考成绩”如何？

Flageval 大模型评测团队从 2023年高考考卷中整理了 147 道客观题（其中语文 20道，英语 44道，历史 31道，数学 9道，物理 8道，政治 21道，生物 14道）形成 Gaokao2023 V1.0 评测集，排除特殊符号等因素之后，通过 5-shot 方式对参数量相近的开源大语言模型进行评测，如悟道·天鹰 AquilaChat、Alpaca、Chinese-Alpaca、StableLM-tuned-alpha、MOSS、BELLE、ChatGLM等。

鉴于 2023 高考题 6 月初才发布，尚未进入模型训练数据集，此次测试结果能较为直接地反映模型的知识运用能力。

经SFT微调的模型与基础模型在能力侧重点上具有明显差异

公平起见，仅对比经SFT微调后的语言模型

评测方式解释：本次评测采用 5-shot 的 In-context 形式 prompt 作为输入，即在 prompt 中给给出 5 个示例和答案作为 Context，最后附上一道评测题目，要求模型选择输出【A/B/C/D】中的正确选项，考察模型的 In-Context（上下文）学习能力和知识量。总成绩（TOTAL）为每个模型的 7 个学科成绩算数平均值。

 

从学科成绩中，还有几点有趣的发现：

• AquilaChat 学科知识非常均衡，没有明显的短板，并且生物、物理成绩突出，正确率分别达到 50%、62.5%；

• 相比英语成绩，所有模型的语文成绩普遍不高，AquilaChat 与 Chinese-Alpaca 以 15% 正确率并列第一，ChatGPT 的正确率也仅有 10% 。说明大模型在学习中文知识时难度较大，这对后续中英双语大模型训练提出了挑战。

Flageval 大语言模型评测榜单上新

Gaokao2023 V1.0（高考评测结果）已更新至 Flageval 大语言模型评测榜单。我们将持续扩充题库能力，提升对模型评测结果的深入分析能力。

智源Flageval大模型开放评测平台，创新构建了“能力-任务-指标”三维评测框架，划定了大语言模型的 30+ 能力维度，在任务维度集成了 20+ 个主客观评测数据集，不仅涵盖了知名的公开数据集 HellaSwag、MMLU、C-eval 等，还增加了智源自建的主观评测数据集 Chinese Linguistics & Cognition Challenge (CLCC) ，北京大学与闽江学院共建的词汇级别语义关系判断、句子级别语义关系判断、多义词理解、修辞手法判断评测数据集。更多维度的评测数据集也在陆续集成中。

在最新 SFT 模型评测榜单中，AquilaChat 在“主观+客观”评测中排名第一。

据悉，悟道 · 天鹰 Aquila-7B基座模型及AquilaChat 对话模型最新版本权重已经更新至开源仓库，相比 6 月 9 日初始版本性能在常识推理、代码生成等维度，有了较高提升。目前可通过 FlagAI 开源项目或 FlagOpen 模型仓库下载权重。