如何科学评测一个大模型？权威方法与数据集来源全解析

如何科学评测一个大模型？权威方法与数据集来源全解析

引用

腾讯

1.

https://new.qq.com/rain/a/20240704A03R6D00?media_id=&suid=

在AI应用开发过程中，对大模型进行科学、系统的评测是挑选合适模型的关键步骤。不同于传统APP产品的评测方法，大模型评测需要从理解能力、推理能力和表达能力等多个维度进行全面考量。本文将为您详细介绍权威机构的评测方法、具体的评测标准以及数据集的获取途径，帮助您更好地理解和应用大模型。

权威机构评测

目前，国内C-Eval机构发布的评测排名是评估大模型的重要参考。C-Eval是由上海交通大学、清华大学和爱丁堡大学研究人员联合推出的全面中文基础模型评估套件，包含13948个多项选择题，涵盖了52个不同学科和四个难度级别，专门用于评测大模型的中文理解能力。

如何评测一个模型

评测目标

对大规模数据训练的大模型进行评估，主要关注其理解能力、推理能力和表达能力，确保模型在新数据上具备有效的泛化能力。

评测方法

1. 建立评测标准

在评测模型时，需要先确定评测标准。例如，可以考虑以下维度：

• 回答是否偏题
• 内容丰富度
• 逻辑正确性
• 语意通顺性
• 格式规范性（如书信问题）
• 表达冗余度
• 多轮逻辑一致性
• 知识点完整性

2. 评分体系

可以采用4分制评分体系：

• 4分：完全符合规则
• 3分：基本符合，有可接受的小问题（如标点符号）
• 2分：不完全满足，有较大瑕疵但大意解释清楚
• 1分：完全不符合，未回答问题

3. 模型对比方法

使用"GSB（Good Same Bad）"方法进行模型对比：

• G：模型A优于模型B
• S：两个模型表现相当
• B：模型B优于模型A

统计结果格式为：模型A : 模型B = A好的数量 : S的数量 : B好的数量

4. 注意事项

评测时需保持客观公正，避免因个人知识水平、立场偏好等因素影响评测结果。

评测数据集来源

评测数据集的选择对于评估模型的实际应用价值至关重要。以下是获取数据集的主要渠道：

1. 公开数据集平台

• C-Eval：专注于评测大模型的知识和逻辑推理能力
• GitHub：许多研究人员和开发者共享的数据集

2. 行业数据平台

• 阿里云天池：提供丰富的数据集和竞赛机会
• 京东AI研究院：提供公开的机器学习数据集

3. 学术研究

• 研究论文：附带数据集链接
• 学术会议和期刊：如NeurIPS、ICML、CVPR等

4. API和开放数据接口

• Twitter API、Weather API、Google Maps API等

选择数据集时，需考虑其质量、规模、标签准确性以及与评测任务的相关性，确保数据集能够全面反映模型的性能。