論文の概要: OpenCompass: A Universal Evaluation Platform for Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.19276v1
• Date: Tue, 19 May 2026 02:50:11 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-20 15:03:09.083342
• Title: OpenCompass: A Universal Evaluation Platform for Large Language Models
• Title（参考訳）: OpenCompass: 大規模言語モデルのためのユニバーサルな評価プラットフォーム
• Authors: Maosong Cao, Kai Chen, Haodong Duan, Yixiao Fang, Tong Gao, Ge Jiaye, Mo Li, Hongwei Liu, Junnan Liu, Yuan Liu, Chengqi Lyu, Han Lyu, Ningsheng Ma, Zerun Ma, Yu Sun, Zhiyong Wu, Linchen Xiao, Jun Xu, Haochen Ye, Zhaohui Yu, Yike Yuan, Songyang Zhang, Yufeng Zhao, Fengzhe Zhou, Peiheng Zhou, Dongsheng Zhu, Lin Zhu, Jingming Zhuo,
• Abstract要約: 汎用大規模言語モデル (LLM) は, 技術の進歩において重要なリンクとなっている。 メインストリームベンチマークデータセットは、タスクタイプの多様性、一貫性のない評価基準、データと処理の断片化といった課題に直面している。 本稿では,ワンストップ,スケーラブル,高精度な汎用評価プラットフォームであるOpen LLMをオープンソースとして提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 62.59671563145442
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In recent years, the field of artificial intelligence has undergone a paradigm shift from task-specific small-scale models to general-purpose large language models (LLMs). With the rapid iteration of LLMs, objective, quantitative, and comprehensive evaluation of their capabilities has become a critical link in advancing technological development. Currently, the mainstream static benchmark dataset-based evaluation methods face challenges such as the diversity of task types, inconsistent evaluation criteria, and fragmentation of data and processing workflows, making it difficult to efficiently conduct cross-domain and large-scale model evaluation. To address the aforementioned issues, this paper proposes and open-sources OpenCompass, a one-stop, scalable, and high-concurrency-supported general-purpose LLM evaluation platform. Adhering to the design philosophy of modularization and component decoupling, the platform boasts three core advantages: high compatibility, flexibility, and high concurrency. The core architecture of OpenCompass comprises five key components: the Configuration System, Task Partitioning Module, Execution and Scheduling Module, Task Execution Unit, and Result Visualization Module. Its workflow provides rule-based, LLM-as-a-Judge, and cascaded evaluators to adapt to the requirements of different task scenarios. Supporting mainstream benchmark datasets across multiple domains, including knowledge, reasoning, computation, science, language, code, etc., the platform offers a unified and efficient LLM evaluation tool for both academia and industry, facilitating the accurate identification of strengths and weaknesses of LLMs as well as their subsequent optimization.
• Abstract（参考訳）: 近年、人工知能の分野はタスク固有の小規模モデルから汎用大言語モデル(LLM)へのパラダイムシフトが進んでいる。 LLMの迅速な反復により、その能力の客観的、定量的、包括的評価が技術開発における重要なリンクとなっている。 現在、主要な静的ベンチマークベースの評価手法は、タスクタイプの多様性、一貫性のない評価基準、データと処理ワークフローの断片化といった課題に直面しており、クロスドメインと大規模モデルの評価を効率的に行うことは困難である。 上記の課題に対処するため,本稿では,ワンストップ,スケーラブル,高コンカレンシー対応汎用LLM評価プラットフォームであるOpenCompassをオープンソースとして提案する。 モジュール化とコンポーネントの分離という設計哲学に則って、プラットフォームには3つの大きな長所がある。 OpenCompassの中核となるアーキテクチャは、構成システム、タスク分割モジュール、実行とスケジューリングモジュール、タスク実行ユニット、結果可視化モジュールの5つの主要なコンポーネントから構成されています。 そのワークフローはルールベース、LCM-as-a-Judge、そして異なるタスクシナリオの要求に適応するためのケースケード評価を提供する。 知識、推論、計算、科学、言語、コードなど、複数の領域にわたる主要なベンチマークデータセットをサポートするこのプラットフォームは、学術と産業の両方に統一的で効率的なLLM評価ツールを提供し、LLMの強度と弱点の正確な識別と、その後の最適化を容易にする。

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