模型评估

衡量一个大语言模型的能力是一个复杂问题，为了在统一标准下比较不同模型，学术界和工业界开发了多种评估基准（Benchmarks），它们通常由一系列任务和数据集组成。

• MMLU (Massive Multitask Language Understanding)：一个综合性的知识评估基准，涵盖了从初等数学到美国历史、法律等 57 个不同领域的知识，旨在衡量模型的广博知识和解决问题的能力。

• HellaSwag (Harder Endings, Logical next-step, and Story-based And Generation)：专注于评估模型的常识推理能力。任务要求模型在给定一个情景后，从四个选项中选择最合乎逻辑的续写。

• HumanEval：一个针对代码生成能力的评估基准。它包含一系列编程问题，模型需要生成正确的 Python 代码来解决这些问题。

尽管基准测试提供了一个量化的视角，但仍面临诸多挑战：

• 数据污染 (Data Contamination)：许多评估基准的数据集是公开的。如果模型在预训练阶段见过这些测试数据，那么它在评估中的高分可能并不能反映其真实的推理能力，而仅仅是记住了答案。

• 评估指标的局限性：当前的评估方法大多集中在任务的最终结果上，难以衡量模型回答的质量、创造性或安全性。

• 对齐与偏见评估：如何评估模型是否与人类价值观对齐、是否存在偏见，仍然是一个开放的研究领域。