A Survey on Evaluation of Large Language Models
这篇论文是由Yupeng Chang等人撰写的关于大型语言模型（LLMs）评估的综述，题为《A Survey on Evaluation of Large Language Models》。
摘要
- 大型语言模型（LLMs）在学术界和工业界越来越受欢迎，因为它们在各种应用中的卓越性能。
- 随着LLMs在研究和日常使用中的持续重要性，它们的评估变得日益关键，不仅在任务层面，也在社会层面，以便更好地理解它们的潜在风险。
- 本文全面回顾了LLMs的评估方法，聚焦于三个关键维度：评估什么、在哪里评估、如何评估。
1. 引言
- 论文讨论了智能的本质和如何确定机器是否具有智能，以及适当的测量方法如何帮助理解智能。
2. 背景
- 介绍了LLMs的基本概念，包括它们的能力和挑战，以及AI模型评估的标准协议。
3. 评估什么（What to Evaluate）
- 论文将现有的评估任务分为自然语言处理任务、鲁棒性、伦理、偏见和可信度、社会科学、自然科学和工程、医学应用、代理应用以及其他应用等领域。
4. 在哪里评估（Where to Evaluate）
- 讨论了评估方法和基准测试，这些是评估LLMs性能的关键组成部分。
5. 如何评估（How to Evaluate）
- 总结了评估LLMs的成功和失败案例，并讨论了评估过程中可能面临的未来挑战。
6. 总结
- 基于本综述的分析，作者提出了对现有评估方法的见解，并对未来的研究方向提出了建议。
7. 未来的大挑战和机遇
- 论文提出了评估LLMs时需要考虑的几个重要问题，包括设计适合评估通用人工智能（AGI）能力的基准、完整的行为评估、鲁棒性评估、动态和不断发展的评估、原则性和可信度评估，以及支持所有LLMs任务的统一评估。
8. 结论
- 论文强调评估对于AI模型特别是LLMs的发展至关重要，并提出了未来研究应该解决的几个重大挑战。
参考文献
- 提供了一系列相关研究的引用，涵盖了自然语言处理、机器学习和大型语言模型等领域。
整体而言，这篇论文为评估大型语言模型提供了一个全面的框架，并强调了在开发和部署这些强大工具时进行评估的重要性。
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