九天大模型评测系统

重点报告 7 2024-11-03 0 worker

报告编号：158115
报告名称：九天大模型评测系统
报告来源：互联网用户上传
关键词：重点报告
报告页数：19 页
预览页数：9
报告格式：pdf
上传时间：2024-09-08
简介摘要: (原创分析) 本文是关于人工智能领域中大模型评测的相关演讲。演讲者介绍了人工智能与智慧运营中心的关系，并详细阐述了在大语言模型不同发展阶段的背景、评测的重要性及其面临的挑战。演讲内容涵盖了多个方面： 1. 背景介绍：演讲首先回顾了大语言模型的发展历程，从诞生阶段、探索阶段到爆发阶段。同时，列举了在这一领域中的相关项目和模型，如GPT-1、GPT-2、BERT等。 2. 项目团队介绍：之后，介绍了项目团队的成员，包括项目经理、产品经理、系统架构设计师等，以及他们在项目中的职责。 3. 愿景与目标：团队致力于促进产业和社会可持续发展，建立科学、公平、客观、安全可信的评测体系。其设计理念在于围绕“多层次-多维度-多任务-多指标-多模式”来评估大模型的能力。 4. 面临的挑战：在大模型评测过程中，存在诸如主观性、模型对Prompt指令的敏感性、数据质量等问题。演讲者强调了这些问题的严重性，并提出了相应的解决策略。 5. 功能指标与评测维度：详细阐述了如何通过智能评测和人工评测相结合的方式，对大模型的多个方面进行评估，如阅读理解、实体识别等。同时，介绍了不同的评测维度和指标，如准确性、鲁棒性、安全性等。 6. 评测系统特色：介绍了九天大模型评测方案的多层次、多维度特点，包括海量的评测数据集以及针对基础评测、专项评测、领域评测和体验评测的不同维度。此外，还强调了其在安全性评估方面的重视。 7. 评测流程和数据准备：描述了如何准备评测数据集和模型信息，进行模型评测并查看报告。同时，强调了数据标准化的重要性以及引导指令标准化的作用。 8. 未来展望：最后，演讲者提出了对未来大模型评测系统的期望，包括向多模态评测发展、持续构建数据、动态评测以及加强公众信任等方向。同时，他也提到了需要加强产学合作，制定行业规范和标准，完善评估体系等方面的工作。总的来说，本文是关于人工智能领域大模型评测的详细介绍，涵盖了背景、团队介绍、愿景与目标、挑战、功能指标与评测维度等多个方面，为读者提供了全面的了解。