大模型生成内容的相关性及模型性能的评估方式探讨

为什么要评估测试 (Evaluation Testing)

随着大模型技术的推进，评测其性能和能力的需求也日益增长，这不仅仅是技术层面的需求，更关系到商业决策和公众认知。 为什么需要大模型评估测试？主要原因如下；

• 模型好坏的统一判断标准：如果不构建一个客观公正和定量的模型评测体系，则无法判断众多大模型之间的能力高低，用户无法了解模型的真实能力和实际效果。
• 模型迭代优化的依据：对于开发者而言，如果不能定量评估模型的能力，则无法跟踪模型能力的变化，无法知道模型的优势和劣势，从而无法有针对的指定模型提升策略，影响模型的迭代升级。
• 监管安全的要求考虑：对于法律、医疗等关乎社会安全的领域，需要对大模型进行系统的评测，以确认大模型适合在该领域进行使用，而不会造成安全事故。
• 领域基础模型的选择依据：在不同的领域下，大模型的能力表现各有优劣，需要引入评测体系对大模型在各个领域下的能力进行统一测试，选择出最适合该特定领域的大模型作为基座，从而更好的产业落地。

大模型的评估标准是什么

大模型的评估需要一套标准，所有按照一套标准进行评估，比较才会有公平性，就以 SuperCLUE 为例。

SuperCLUE 是一个综合性大模型评测基准，评测主要聚焦于大模型的四个能力象限，包括语言理解与生成、专业技能与知识、Agent 智能体和安全性，进而细化为 12 项基础能力。

评估基准

多维度的评测方案