大模型的评估（LLM Evaluation）是一个非常复杂且快速发展的领域。由于大模型具备生成性、多任务和不可预测性，传统的单一指标（如准确率）往往无法全面衡量其能力。 目前主流的大模型评估方案通常从评估方法、评估维度、数据集/榜单、评估指标以及评估框架这几个方面来构建。 以下是详细的评估方案梳理： --- 一、 评估方法 (Evaluation Methods) 根据“谁来评”和“怎么评”，主要分为以下三类： 1. 人工评估 (Human Evaluation) 这是最准确但也最昂贵、最慢的方法。通常用于对齐（Alignment）阶段或最终验收。 专家打分： 由领域专家（如医生、程序员）针对特定问题评估回答的准确性。 众包打分： 普通用户对回答的流畅度、相关性进行打分。 Elo 对战 (Side-by-Side, SBS)： 类似于 LMSYS Chatbot Arena。让模型 A 和模型 B 回答同一个问题，人类选择更好的一个，通过 Elo 积分系统排名。 2. 自动化基准测试 (Automated Benchmarks) 利用标准化的数据集进行测试，主要用于评估基础模型（...
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