LLM评测指标与评测方法

    随着大模型技术研究的快速发展，学术界和工业界相继发布了众多大语言模型。这些模型有的展现出强大的通用能力，有的则是针对特定专业领域优化过的模型。在此背景下，如何准确地评估大语言模型在不同维度的能力水平，已经成为当前研究的热点问题。为了全面考察大语言模型的有效性，研究人员设计了多种评测任务并创建了对应的数据集，用于对模型性能进行评估与分析。这些评估实验不仅有助于更深入地了解现有大语言模型的能力与局限性，也为未来大语言模型的研究与发展方向提供了重要的指导依据。

常见评测指标

    在评估大语言模型的能力时，研究者需要从多个维度全面考量其性能表现。这不仅涉及到利用多样化的任务来测试模型的各种能力，还需要针对性地选择合适的评测指标，以确保准确衡量模型的性能。根据应用场景的不同，接下来将分别介绍语言建模、文本分类、条件文本生成、执行类任务以及偏好排序类任务中常用的评测指标。下表详细列出了各个类别中典型的大语言模型评测任务，以及在这些任务上常用的评测指标及它们的具体定义。在随后的章节中，我们将介绍各个任务类别中的核心评测指标。

常见评测指标分类表

语言建模任务相关评测指标

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