微软最近推出了一个专门用于评估大语言模型的整合性工具库，名为PromptBench。该工具库提供了一系列工具，包括创建不同类型的提示、进行数据集和模型加载、执行对抗性提示攻击等，以支持研究人员从不同方面对LLMs进行评估和分析。
项目地址:https://github.com/microsoft/promptbench
论文地址:https://arxiv.org/abs/2312.07910
PromptBench的主要特点和功能包括:
支持多种模型和任务，能够评估多种不同的大语言模型，如GPT-4，以及多种任务，比如情感分析、语法检查等。
同时，提供标准评估、动态评估和语义评估等不同的评估方法，以全面测试模型的性能。另外，实现了多种提示工程方法，如少量样本的思维链、情感提示、专家提示等。还集成了多种对抗性测试方法，用于检测模型对于恶意输入的反应和抵抗力。
还包括用于解释评估结果的分析工具，如可视化分析和词频分析。最重要的是，PromptBench提供了一个界面，允许快速构建模型、加载数据集，并评估模型性能。可以通过简单的命令安装和使用，方便研究人员构建和运行评估管道。
PromptBench支持多种数据集和模型，包括GLUE、MMLU、SQuAD V2、IWSLT2017等，并支持众多模型，如GPT-4、ChatGPT等。这一系列特点和功能使得PromptBench成为一个非常强大且全面的评估工具库。