Inadequacies of Large Language Model Benchmarks in the Era of Generative Artificial Intelligence

最新推荐文章于 2025-11-25 12:11:01 发布

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分类专栏： LLM Daily 文章标签：语言模型人工智能自然语言处理

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/c_cpp_csharp/article/details/138917237

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本文对23个大型语言模型（LLM）基准进行批判性评估，揭示了偏见、难以衡量推理能力、适应性问题、实施不一致和提示工程复杂性等重大局限。研究呼吁标准化方法、监管确定性和道德准则，倡导从静态基准转向动态行为分析，以应对生成型人工智能带来的复杂性和风险。随着人工智能的进步，加强评估协议和制定普遍接受的基准变得至关重要。

本文是LLM系列文章，针对《Inadequacies of Large Language Model Benchmarks in the Era of Generative Artificial Intelligence》的翻译。

摘要

具有新兴功能的大型语言模型（LLM）的迅速流行激发了公众对评估和比较不同LLM的好奇心，导致许多研究人员提出了他们的LLM基准。注意到这些基准的初步不足，我们开始了一项研究，在功能和安全的支柱下，通过人员、流程和技术的视角，使用我们新颖的统一评估框架，对23个最先进的LLM基准进行批判性评估。我们的研究发现了重大的局限性，包括偏见、难以衡量真正的推理、适应性、实施不一致性、提示工程的复杂性、评估者的多样性，以及在一次全面评估中忽视文化和意识形态规范。我们的讨论强调迫切需要标准化的方法、监管确定性和基于人工智能（AI）进步的道德准则，包括倡导从静态基准到动态行为分析的演变，以准确捕捉LLM的复杂行为和潜在风险。我们的研究强调了LLM评估方法范式转变的必要性，强调了合作努力对制定普遍接受的基准和加强人工智能系统融入社会的重要性。