大模型评测怎么做？2024

大模型评测的开展需要依托于系统化、多维度的评估体系，以确保其能力、安全性和适应性等各方面都能达到预期标准。大模型评测的具体做法涉及多个层面，包括知识和能力的评估、对齐评测、安全评测以及行业大模型评测等。具体分析如下：

1. 知识和能力评估

   • 问答与知识补全：评估大模型在特定领域内的问答能力和知识补全能力，通常使用标准数据集进行[²][⁵]。
   • 推理能力：分为常识推理、逻辑推理、多跳推理和数学推理，通过这些推理类型来测试大模型在不同场景下的逻辑思维能力[⁵]。
   • 工具学习能力：包括工具调用能力和工具创造能力的评估，以确定大模型是否能在真实场景中有效应用工具[⁵]。
   • 多任务学习评测：检测大模型是否在多种任务上保持性能，反映其泛化能力，如BIG-bench、CMMLU、C-Eval等数据集的使用[¹]。

2. 对齐评测

   • 道德和伦理评测：确保大模型生成内容符合公认的道德伦理规范，采用专家定义及众包方式构建评估数据集[⁵]。
   • 偏见性评测：关注大模型生成内容是否对某些社会群体产生不利影响，涉及下游任务中的偏见和大模型中的偏见评估[⁵]。
   • 毒性评测：主要聚焦于大模型生成内容中是否含有仇恨、侮辱等有害信息，并利用相应评测基准进行量化评估[⁵]。
   • 诚实性评测：致力于检测大模型生成内容的真实性和准确性，细分为问答、对话和摘要任务数据集的评估[⁵]。

3. 安全评测

   • 鲁棒性评估：包括提示词鲁棒性、任务鲁棒性、价值对齐鲁棒性的评估，以衡量大模型在各种对抗样本中的稳定性[⁵]。
   • 风险评估：关注大模型行为评估和智能体评估，探索大模型在模拟环境中与环境及其它智能体的交互表现[⁵]。

4. 行业大模型评测

   • 特定领域优化：针对特定行业（如法律、金融、医疗等）训练和优化的行业大模型进行深入评测，梳理评测基准和结果[⁵]。
   • 综合评测组织：整合多个评测维度或子维度，进行大模型的综合评估，确保其全面适应不同应用场景的需求[⁵]。

总之，在进行大模型评测时，需综合考虑其通用能力、行业能力、应用能力、安全能力等多个维度的表现，同时解决评测数据集难管理、测试“刷榜”等问题，确保测试全面、客观、高效[⁴]。