ai绘画tg
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简述信息一览：
- 1、大语言模型评测
大语言模型评测
1、研究大模型评测，首先要明确评测的场所和方式。评测基准主要分为通用基准和具体基准。随着大型语言模型（LLMs）的不断发展，多种受欢迎的评测基准已被提出，它们关注不同方面和评测标准，为各自领域贡献了宝贵资源。为何研究大模型评测？大模型评测与传统机器学习模型评测有所不同。
2、大模型评测全解析：现状、方法与挑战 大型语言模型（LLMs）的崛起引发了广泛的关注，对它们的评估成为关键。首篇综述文章《A Survey on Evaluation of Large Language Models》深入探讨了评测对象、评测领域、评测方法和评估挑战。
3、测评结果显示，讯飞星火在翻译能力单项评测中得分84排名第一，平均分42的翻译能力得分位居首位。这表明传媒从业者对大模型进行翻译工作的成效更为满意，讯飞星火也因此在传媒方向能力评测中取得优异成绩。
4、大语言模型鲁棒性评测是评估模型在面对异常、噪声、干扰或恶意攻击时，保持稳定性和高效性的能力。北京航空航天大学与FlagEval平台共同构建了评测方案，针对主流模型进行了初步评估。鲁棒性通过量化模型在给定扰动噪音条件下的输出与期望输出之间的差异来衡量。
5、首期大语言模型评测体系包括600+评测维度，任务覆盖22个主观&客观评测数据集，集成知名及自建数据集，如CLCC、语义关系判断等。AquilaChat对话模型在当前评测上领先同参数量级别模型。评测结果显示，AquilaChat以较少训练数据量达到最优性能，但在英文客观评测上暂时落后于LLaMA指令微调模型Alpaca。
6、MMLU，全称“Massive Multitask Language Understanding”，是评估大语言模型综合能力的重要基准。该测试包含覆盖广泛学科的多样化问题，旨在测试模型在多任务处理、理解和生成上的表现。由OpenAI设计的MMLU，是衡量模型处理复杂语言任务能力的关键指标。
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