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• 1、大语言模型评测

大语言模型评测

1、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。

2、该论文聚焦于大型语言模型（LLMs）在生成人机交互研究数据方面的潜力。在人机交互研究中，数据采集经常面临瓶颈，因此研究探索了LLMs在生成用户研究数据方面的可能性。通过让LLMs模拟用户行为，生成相应的即所谓的“合成回答（Synthetic response）”，研究者们旨在优化数据生成过程。

3、大语言模型（LLMs）的评估面临数据污染与复杂度问题，DyVal[1]提出了一种动态评测协议，利用有向无环图（DAGs）动态生成测试数据，以减少模型记忆测试数据的可能性。动态评测有助于模型真实能力的评估。