Through the Lens of Core Competency: Survey on Evaluation of Large Language Models
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从核心能力看大型语言模型的评价
- 摘要
- 1 引言
- 2 核心能力
- 3 未来方向
- 4 结论
摘要
随着从预训练语言模型（PLM）向大型语言模型（LLM）的过渡，自然语言处理（NLP）领域经历了显著的性能提升，并在多个实际领域得到了广泛应用。评估机制则为其改进方向提供了重要指导。然而，LLM的全面评估极具挑战性，原因有两个方面。首先，得益于LLM的卓越性能，传统的NLP任务已显不足。其次，现有的评估任务难以同步适应现实世界中广泛应用的场景。针对这些问题，现有研究已提出一系列基准，以更有效地评估LLM的能力。为了系统性地探讨学术界与工业界面临的评估任务，我们对多篇LLM评估领域的论文进行了梳理与总结。在此基础上，我们提炼出LLM的四个核心能力要素：推理能力、知识储备、可靠性和安全性。对于每个能力要素，我们均明确了其定义、适用的评估基准以及相应的度量标准。在此能力框架下，相关任务被有机整合，以反映各能力特征，同时系统也具备动态扩展新任务的能力。最后，我们对未来LLM评估体系的发展方向进行了展望。
1 引言
2 核心能力
3 未来方向
4 结论
本研究对现有LLM评估文献进行了系统梳理。我们通过整合不同作品与其预期能力之间的关联，发现推理和知识领域已经建立了全面的评估基准，而规划和编码领域则面临着各自独特的挑战。本文旨在从核心能力测试的视角，梳理现有LLM评估工作。基于LLM多样的功能特性，我们成功降低了对评估大量作品的认知负担。在此过程中，我们不仅明确了各类能力所面临的具体挑战，还展望未来致力于进一步减轻这些挑战。
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