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Prometheus 2 是一款开源的语言模型，经过优化能够评估其他语言模型的表现，逐渐与 GPT-4 等商业模型相媲美。

这种评估方式为研究人员和开发者提供了客观的测量标准，并能够针对模型的优缺点提供详细反馈，以实现精准改进，进而不断提升语言模型的质量与可靠性。

目前，像 GPT-4 这样的专有模型通常被用于评估，但因其封闭性、不易控制和价格高昂，使许多人望而却步。韩国 KAIST AI 的金承元团队打造了 Prometheus 2，旨在为大家提供透明、独立、详细的语言模型评估工具。

Prometheus 2 模仿人类和 GPT-4 等模型，掌握了两种常用的评估方法：直接评估（使用评分量表打分）和成对比较（判断两个回答中哪个更优）。

定制评估标准，灵活应用

Prometheus 2 支持根据用户定义的标准进行评估，不局限于“有用性”“无害性”等通用指标，使其可以满足特定应用的优化需求。举例来说，在医疗咨询聊天机器人领域，它可以被用于考量“可信度”“共情力”和“专业准确度”等标准，从而开发出适合不同应用场景的高质量语言模型。

新数据集与混合权重

为了训练 Prometheus 2，研究团队创建了一个名为 “Preference Collection” 的全新成对比较数据集，涵盖超过 1000 种不同的评估标准。最佳效果来自于两个独立模型的联合训练：直接评分模型基于 Feedback Collection 数据集，成对比较模型则基于 Preference Collection 数据集。通过将这两个模型的权重合并，达到了最佳评估效果。

在包含四个直接评分数据集和四个成对比较数据集的测试中，Prometheus 2 在所有可用的评估模型中，显示出与人类判断和商业语言模型最为一致的结果。

虽然在许多测试中落后于 GPT-4 和 Claude 3 Opus，但 Prometheus 2 成功缩小了与这些商业模型之间的差距。

公平与透明的评估工具

Prometheus 2 的代码与数据都已开放至 GitHub 上，任何人都可以获取、使用。两种模型（7B 和 8x7B）可从 HuggingFace 获得。据团队称，7B 模型的评估表现达到了 8x7B 模型的 80%，可与 Mixtral-8x7B 相媲美，甚至优于 Meta 的 Llama 2 70B。

Prometheus 2 让每个人都能独立、透明地评估语言模型，推动了整个领域的公平性与可及性。

下载： GitHub - prometheus-eval/prometheus-eval: Evaluate your LLM's response with Prometheus 💯