A Survey on Evaluation of Large Language Models

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这是LLM相关的系列文章,针对《A Survey on Evaluation of Large Language Models》的翻译。

摘要

大型语言模型(LLM)由于其在各种应用中前所未有的性能,在学术界和工业界都越来越受欢迎。随着LLM在研究和日常使用中继续发挥重要作用,其评估变得越来越重要,不仅在任务层面,而且在社会层面,以更好地了解其潜在风险。在过去的几年里,我们做出了重大努力,从不同的角度来调研LLM。本文对LLM的这些评估方法进行了全面的回顾,重点关注三个关键维度:评估什么、在哪里评估以及如何评估。首先,我们从评估任务的角度进行了概述,包括一般的自然语言处理任务、推理、医学使用、伦理、教育、自然科学和社会科学、代理应用和其他领域。其次,我们通过深入研究评估方法和基准来回答“在哪里”和“如何”的问题,这些方法和基准是评估LLM绩效的关键组成部分。然后,我们总结了LLM在不同任务中的成功和失败案例。最后,我们阐明了LLM评估未来面临的几个挑战。我们的目标是为LLM评估领域的研究人员提供宝贵的见解,从而帮助开发更熟练的LLM。我们的重点是,评估应被视为一门基本学科,以更好地帮助LLM的发展。我们将一致地相关开源材料保存在:https://githu

### 关于多模态大模型的研究概述 多模态大语言模型(Multimodal Large Language Models, MLLMs)近年来成为人工智能领域的重要研究方向之一。这些模型能够处理多种数据形式,如文本、图像、音频和其他传感器输入,从而实现更加复杂的任务解决能力[^1]。 #### 自动驾驶中的多模态大语言模型 在自动驾驶场景下,MLLMs 的应用尤为突出。它们可以融合来自摄像头、激光雷达和毫米波雷达等多种传感器的数据,提供全面的环境感知能力。一篇重要的综述文章《A Survey on Multimodal Large Language Models for Autonomous Driving》详细探讨了这一领域的进展及其挑战[^2]。该文章不仅涵盖了自动驾驶技术的发展历程,还分析了多模态语言模型如何逐步融入到自动驾驶系统中,并提出了未来可能的研究方向。 #### 数据集与基准测试 为了推动多模态大语言模型的进步,研究人员创建了许多公开可用的数据集和评估标准。例如,在自动驾驶领域,特定的任务驱动型数据集被用来验证模型的有效性和鲁棒性。这些资源对于促进学术界和工业界的协作至关重要[^3]。 #### 跨语言支持的重要性 尽管目前大多数先进的大型语言模型主要专注于单一语言(通常是英语),但也有不少努力旨在构建具备跨语言功能的版本。比如 VisCPM 和 Qwen-VL 这样的项目展示了通过精心设计的训练策略来增强模型对不同自然语言的支持程度的可能性。 ```python # 示例代码展示如何加载一个多模态预训练模型并执行推理操作 from transformers import AutoProcessor, CLIPModel model_name = "openai/clip-vit-base-patch32" processor = AutoProcessor.from_pretrained(model_name) model = CLIPModel.from_pretrained(model_name) image_url = "https://example.com/sample_image.jpg" text_input = ["a photo of a cat", "a photo of a dog"] inputs = processor(text=text_input, images=image_url, return_tensors="pt", padding=True) outputs = model(**inputs) logits_per_image = outputs.logits_per_image # this is the image-text similarity score probs = logits_per_image.softmax(dim=1) # we can take the softmax to get probability distribution over texts print(probs) ``` 上述代码片段演示了一个简单的例子,说明如何利用现有的开源工具包加载预先训练好的多模态模型来进行基本推断。 ---
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