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《大模型评测系统》
背景
大语言模型探索阶段
2019年：
OpenAI发布GPT-2并部分开源
谷歌推出BERT模型
2020年：百度推出可以准确理解语义的ERNINE2.0
2021年：OpenAI推出能实现文本生成图像的DALL-E
模型
大语言模型诞生阶段大语言模型爆发阶段
2017年：谷歌推出用于处理自然语2022年：OpenA推出ChatGPT-3.5
言任务的Transformer神经网络架构2023年
2018年：OpenAI发布GPT-1@微软基于ChatGPT发布NewBing
FaceBook发布LLaMA-13B
谷歌发布Bard以应对ChatGPT
OpenAI发布ChatGPT-4并实现图像识别
文心一言、通义千问、盘古NLP、天工3.5、星火等国产大模型陆续发布
我们的愿景
促进产业、社会可持续发展
核心目标设计理念美好愿景
与企业围绕“多层次-多维度-多任务-多指标-多
致力建立一套科学、公平、客观、安全可信的评模式”，能够公平、客观、快速、准确地评估大评估大模型能力，为人工智能产业发展提供强
测体系模型的能力，为大模型自身能力水平和落地应用大动力
提供详尽可信的分析报告，从而帮助研究人员更
好地把握模型的性能和适用范围
大模型评测面临的挑战
全面性准确性
大模型能力是多样的
模型对Prompt指令敏感
很难找出能力边界
不好区分Prompt写的不好还是模型问题
难以保障评测的全面性
·难以保障评测结果的准确性
客观性
公平性
生成类的任务，需要人工评测
主观、耗时耗力·依赖大量评测数据
难以保障评测的客观性
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