复旦大学张奇: 2023年大语言模型评测报告

内容概要：本文由复旦大学张奇教授发布，深入探讨了大语言模型（LLMs）的发展状况、评测方法及其存在的问题。主要讨论了当前NLP领域面临的巨大挑战，包括模型评估速度过快导致问题积累等问题。报告详细介绍了不同类型和阶段的大语言模型评测方法，例如基础模型、指令微调模型（SFT）和强化学习模型（RL）。此外，还介绍了多个评测平台，如HELM、AGI-EVAL、C-EVAL、LLM-as-a-Judge等，从多个维度评估模型的各项能力和特性，确保模型不仅准确而且公平、安全。 适用人群：自然语言处理领域的研究人员、开发者及从业人员。 使用场景及目标：帮助研究人员了解当前大语言模型的技术现状、存在的问题及评测方法，指导他们进行更有效的模型开发和评估，确保模型的准确性和鲁棒性，同时兼顾伦理和社会影响。 其他说明：本报告强调了在模型评估过程中引入多指标方法的重要性和必要性，尤其是对于大型基础模型，多维度评测有助于全面理解和改进模型。此外，报告还提出了一些未来发展方向和改进建议。

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