本文介绍了大语言模型性能评估的方法体系，涵盖分类、回归、语言模型和文本生成四大任务的评估指标。分类任务采用准确率、精确率、召回率和F1分数；回归任务使用MAE、MSE、RMSE和MAPE；语言模型侧重交叉熵和困惑度；文本生成任务则使用BLEU等指标。文章还探讨了人工评估、大模型自动评估和对比评估等评估方法的选择与应用，为全面评估大模型性能提供了系统指导。

本文系统介绍了大语言模型能力评估体系，从三个核心维度展开：知识与能力评估（包括任务导向的HELM框架和人类认知导向的AGIEval）、伦理与安全评估（涵盖3H原则、安全数据集、指令攻防和偏见检测）、垂直领域评估（针对复杂推理、环境交互和专业应用）。文章强调了大模型评估与传统NLP评估的本质区别，提出了多维度、系统化的评估框架，为客观衡量大模型性能提供了方法论指导，同时指出了未来评估工作向多语言、专业化方向发展的趋势。