有什么测评大模型可用性的自动化方案吗

以下是一些大模型测评网站： 玉宝搞过的 LLM 在线评估网站：https://www.llmrank.cn/ ，可看到国内各个闭源大模型的 HUMANEVAL 测评得分，并能与 QWEN2 对比。 Compass Arena：由上海人工智能实验室和魔搭社区联合推出，集齐了国内主流的 20 多款大模型，包括阿里通义千问、百度文心一言、腾讯混元、讯飞星火、字节跳动豆包、智谱 AI、百川智能、零一万物、月之暗面等，用户可在平台选择大模型的两两“对战”，实名或匿名对战皆可。测评地址：https://opencompass.org.cn/arena 。 中文大模型评测收集与调研相关网站： InfoQ + 极客帮：https://www.guotaixia.com/post/5124.html GAOKAOBench：https://github.com/OpenLMLab/GAOKAOBench ，是以中国高考题目为数据集，测评大模型语言理解能力、逻辑推理能力的测评框架。 清华安全大模型测评：http://115.182.62.166:18000 ，清华收集的一个评测集，涵盖了仇恨言论、偏见歧视言论、犯罪违法、隐私、伦理道德等八大类别，包括细粒度划分的 40 余个二级安全类别。 JioNLP 个人测评：评测数据集：https://github.com/dongrixinyu/JioNLP/wiki/LLM 评测数据集 ，考察 LLM 模型对人类用户的帮助效果、辅助能力，可否达到一个【智能助手】的水平。 EduTEP：华东师范大学计算机科学与技术学院 EduNLP 团队组建智能教育算法测评小组，开发智能教育可信评测平台（EduTEP）。EduTEP 对比多种大模型在教育领域中的综合性能，针对 K12 教育发布首个 CALMEDU 评测框架与 CALMEDU001 评测报告。 娱乐资本论：从实用角度出发，分析大模型在各种文本应用场景，如小红书带货文案、抖音直播文案、知乎问答、小说创作、公关信写作、歌词生成、淘宝商品详情页文案、广告宣传片文案、剧本创意策划等方面的综合表现。 全面的模型测评网站：https://lmsys.org/blog/20230503arena/

以下是为您制作的关于如何使用 AI 进行办公提效以及 AI 工具分类对比和测评的 PPT 内容： 幻灯片 1：封面 标题：AI 助力办公提效及工具测评 幻灯片 2：目录 AI 在办公中的应用场景 常用 AI 办公工具分类对比 各工具的详细测评 幻灯片 3：AI 在办公中的应用场景 辅助文档处理 自动生成会议记录 办公文件分类管理 语言学习纠错 幻灯片 4：常用 AI 办公工具分类对比（表格形式） |工具名称|是否收费|国内是否可用|主要面向对象|优点|缺点|突出功能| |||||||| |平安好医生 APP|部分功能收费|是|医疗工作者和患者|辅助医生诊断，提高准确性|可能存在误判|辅助疾病诊断| |腾讯会议|部分高级功能收费|是|企业和个人|自动生成会议记录，方便回顾|语音识别准确性有待提高|会议记录生成| |字体管家 APP|部分字体收费|是|设计和文字工作者|生成多种书法字体|字体版权问题|书法字体生成| |醒图 APP|部分功能收费|是|摄影爱好者|提供构图建议，提升照片质量|对复杂场景的建议有限|摄影构图建议| |游戏内商城推荐功能|部分游戏收费|是|游戏玩家|根据需求推荐道具|推荐的精准度因人而异|游戏道具推荐| |彩云天气分时预报|部分功能收费|是|出行人群|提供精准分时天气预报|天气变化的不确定性|分时天气预报| |医渡云病历分析系统|收费|是|医疗机构|分析病历辅助诊断|数据安全性|病历分析| |讯飞听见会议总结功能|部分功能收费|是|企业和个人|自动总结会议发言内容|对复杂语言理解有限|会议发言总结| |书法临摹软件|部分功能收费|是|书法爱好者|提供临摹指导和评价|对不同书法风格的适应性|临摹辅助| |下厨房口味调整功能|部分功能收费|是|烹饪爱好者|根据反馈调整菜谱口味|口味调整的局限性|菜谱口味调整| |英语流利说纠错功能|部分课程收费|是|语言学习者|帮助纠正错误|对口语表达的纠错有限|语言学习纠错| |豆瓣电影剧情分析工具|免费|是|电影爱好者|提供剧情深度解读|分析的主观性|剧情分析| |腾讯文档分类功能|部分高级功能收费|是|企业和个人|自动分类办公文件|分类准确性依赖数据|文件分类| |美丽修行定制方案功能|部分功能收费|是|美容护肤人群|定制个性化护肤方案|方案的普适性|护肤方案定制| 幻灯片 5：总结 强调 AI 在办公领域的重要性和潜力 鼓励根据实际需求选择合适的 AI 工具提升办公效率 以上 PPT 内容仅供参考，您可以根据具体需求进行修改和完善。

以下是一些常见的模型能力测评方法： 1. 从模型角度（generation）： 回答真实性：评估模型结果的真实性，减少模型幻觉。 回答相关度：衡量结果与问题的相关性，避免南辕北辙。 2. 从检索角度（retrieval）： 召回率（recall）：考查相关信息在返回的检索内容中的包含程度，越全越好。 准确率（precision）：评估返回的检索内容中有用信息的占比，越多越好。 RAGAS 是一个用于 RAG 评估的知名开源库，您可以通过了解和使用。 RAG 具有一定的优势和局限性： 优势： 能够解决大语言模型技术中输出结果的不可预测性、知识的局限性、幻觉问题、数据安全性等问题。 可以让大模型从权威的、预先确定的知识来源中检索、组织相关信息，更好地控制大模型生成的文本输出，并且用户可以深入了解 LLM 如何生成最终的结果。 可以和微调结合使用。 局限性： 适合打造专才，不适合打造通才，不适合为模型提供通用领域知识。 难以让模型保持稳定的风格或结构输出，降低 token 消耗等，需要使用微调技术解决。

以下是关于模型能力测评方法的相关内容： 测评机制： 测评目标：测评三家国产大模型，以同组提示词下 ChatGPT 4.0 生成的内容做对标参照，包括智谱清言（https://chatglm.cn/main/detail）、文心一言 4.0（https://yiyan.baidu.com/）、Kimi Chat（https://kimi.moonshot.cn/chat/）。 能力考量：包括复杂提示词理解和执行（结构化提示词）、推理能力（CoT 表现）、文本生成能力（写作要求执行）、提示词设计能力（让模型设计提示词）、长文本归纳总结能力（论文阅读）。 测评轮次： 第一轮：复杂提示词理解和执行，包括 Markdown+英文 title 提示词测试、Markdown+中文 title 提示词测试、中文 title+自然段落提示词测试。 第二轮：推理能力（CoT 表现），逐步推理任务，遍历 3 个不同类型任务和 4 个大模型。 第三轮：文本生成能力（写作要求执行），根据提示词生成文本任务，遍历 3 个不同类型任务和 4 个大模型。 第四轮：提示词设计能力（让模型设计提示词），按提示词要求生成提示词，逐步推理任务，遍历 3 个不同类型任务和 4 个大模型。 第五轮：长文本归纳总结能力（论文阅读），按提供的长文本（上传或在线）进行归纳总结，逐步推理任务，遍历 3 个不同类型任务和 4 个大模型。 测评过程： 用 5 组提示词分别测试模型的复杂提示词执行能力、推理能力、文本生成能力、用提示词设计提示词的能力、长文本归纳总结能力。每一轮中提示词和问题相同，观察国产三家模型的生成结果，并以 ChatGPT 4.0 生成的内容做对照参考。需要注意的是，本测评是主观需求主观视角，不具有权威性。

以下是关于模型测评的相关内容： Llama2 模型评测：为了解其中文问答能力，筛选了具有代表性的中文问题进行提问，测试了 Meta 公开的 Llama27BChat 和 Llama213BChat 两个版本，未做任何微调和训练。测试问题涵盖通用知识、语言理解等八个类别，使用特定 Prompt 进行测试，测试结果见相应文档。发现该模型对于中文问答的对齐效果一般，基于中文数据的训练和微调十分必要。 小七姐：文心一言 4.0、智谱清言、KimiChat 小样本测评：测评机制包括以同组提示词下 ChatGPT 4.0 生成的内容做对标参照，能力考量涵盖复杂提示词理解和执行、推理能力、文本生成能力、提示词设计能力、长文本归纳总结能力，测评轮次包括复杂提示词理解和执行、推理能力、文本生成能力、提示词设计能力、长文本归纳总结能力，每轮次均有不同的任务和模型测试次数。 斯坦福发布大模型排行榜 AlpacaEval：相对于人工标注，全自动化的 AlpacaEval 经济成本和时间成本低。从统计角度探讨了区分模型的评估数据，AlpacaEval 支持两种模式的模型评估方式，评测过程分为选择评估集并计算输出、计算 golden 输出、选择自动标注器并计算胜率三步。

以下是关于 2024 年度中文大模型基准测评报告的相关信息： 2024 年 7 月 10 日： 《SuperCLUE：中文大模型基准测评 2024 年上半年报告》指出，2024 年上半年中文大模型技术取得显著进展，国内外模型差距缩小至 5%以内。国内开源模型如 Qwen272B 表现优异，超越众多闭源模型。端侧小模型发展迅速，落地可行性大幅提升。该报告通过多维度、多层次测评体系，全面评估了大模型的通用能力和专项能力，为行业发展提供了客观数据支持。同时也指出，尽管大模型在多领域展现潜力，但仍面临技术挑战和应用落地问题。 2024 年 11 月 8 日： SuperCLUE 团队发布的新一期《SuperCLUE：中文大模型基准测评 2024 年 10 月报告》中有四点核心发现：1）OpenAI 发布 o1 后，全球大模型竞争加剧；2）国内大模型第一梯队竞争激烈，持续迭代表现不俗；3）国内外大模型在不同任务上表现各有优势；4）端侧小模型表现惊艳。 此外，Sora：大型视觉模型的背景、技术、局限性和机遇综述【官方论文】的参考文献包括： T.Shen,R.Jin,Y.Huang,C.Liu,W.Dong,Z.Guo,X.Wu,Y.Liu,和 D.Xiong,“大型语言模型对齐：一项调查”，arXiv 预印本 arXiv:2309.15025，2023 年。 X.Liu,X.Lei,S.Wang,Y.Huang,Z.Feng,B.Wen,J.Cheng,P.Ke,Y.Xu,W.L.Tam,X.Zhang,L.Sun,H.Wang,J.Zhang,M.Huang,Y.Dong,和 J.Tang,“Alignbench：大型语言模型中文对齐的基准测试”，2023 年。 P.Christiano,J.Leike,T.B.Brown,M.Martic,S.Legg,和 D.Amodei,“基于人类偏好的深度强化学习”，2023 年。 T.Yu,Y.Yao,H.Zhang,T.He,Y.Han,G.Cui,J.Hu,Z.Liu,H.T.Zheng,M.Sun,和 T.S.Chua,“RLHFV：通过细粒度校正人类反馈实现可信赖的 MLLMs 行为对齐”，2023 年。 M.S.Jahan 和 M.Oussalah,“使用自然语言处理进行仇恨言论自动检测的系统综述。”，《神经计算》，第 126232 页，2023 年。 OpenAI,“Sora 安全。”https://openai.com/sorasafety，2024 年。

很抱歉，目前知识库中没有关于移动端自动化测试框架的相关内容。但一般来说，常见的移动端自动化测试框架有 Appium、Espresso、XCUITest 等。Appium 支持多种移动平台和编程语言；Espresso 是 Android 平台的专用框架，具有高效和稳定的特点；XCUITest 则是用于 iOS 平台的测试框架。您可以根据您的具体需求和项目情况选择适合的框架。

以下是一些可以将文档内容生成漂亮 PPT 的方法和工具： 1. 歌者 PPT（gezhe.com）： 功能： 话题生成：一键生成 PPT 内容。 资料转换：支持多种文件格式转 PPT。 多语言支持：生成多语言 PPT。 模板和案例：海量模板和案例库。 在线编辑和分享：生成结果可自由编辑并在线分享。 增值服务：自定义模板、字体、动效等。 简介：是一款永久免费的智能 PPT 生成工具，能将任何主题或资料转化为 PPT，并提供便捷操作和智能化体验。 产品优势： 免费使用：所有功能永久免费。 智能易用：通过 AI 技术简化制作流程，易于上手。 海量案例：大量精美模板和优秀案例可供选择和下载。 资料转 PPT 很专业：支持多种文件格式，转换过程中尊重原文内容。 AI 翻译：保持 PPT 原始排版不变，多语言在线即时翻译。 推荐理由： 完全免费，对学生和职场人士是福音。 智能化程度高，通过 AI 技术快速将资料转换成精美 PPT，高效准确。 模板和案例库丰富，适合各种场景。 对多语言支持实用，可一键生成目标语言的 PPT 或翻译。 几乎无需学习成本就能上手使用。 2. Process ON： 网址：https://www.processon.com/ 输入大纲和要点： 导入大纲和要点： 手动复制，相对比较耗时间。 导入方式： 复制最终大纲的内容到本地的 txt 文件后，将后缀改为.md。如果看不见后缀，可以自行搜索开启后缀。 打开 Xmind 软件，将 md 文件导入 Xmind 文件中。 Process ON 导入 Xmind 文件。 输入主题自动生成大纲和要求： 新增思维导图。 输入主题，点击 AI 帮我创作。 选择模版并生成 PPT： 点击下载，选择导入格式为 PPT 文件。 选择模版，再点击下载。 3. 增强版 Bot： 场景： 图片理解与生成：在对话框输入诉求，可生成相应图片，也可根据图片提取关键知识内容。 PPT 一键生成：根据上下文在对话框输入诉求，可生成幻灯片内容及相关模板选择。 PDF 智能制作：根据上下文在对话框输入诉求，可生成相应的可选模板。 系统架构论文一键创作。

以下是关于输入一个话题自动化生成小红书配文的方法： 首先，有一个名为“小红书文案专家”的工具。 它的功能价值在于：见过多个爆款文案，只需输入一个网页链接或视频链接，就能生成对应的小红书文案，可辅助创作者生成能一键复制发布的初稿，提供创意和内容，能节约 10 倍文字内容创作时间。其应用链接为：https://www.coze.cn/s/ij5C6LWd/ 。 设计思路方面： 痛点是个人时间有限，希望有人帮忙写初稿再进行二创，最好还能生成配图。 实现思路是给自己和团队小伙伴设计工作流，让 AI 按照运营日常工作思路和流程工作。 一期产品功能包括： 可以提取任何链接中的标题和内容。 按照小红书平台文案风格重新整理内容。 加入 emoji 表情包，使文案更有活力。 为文案配图片。 二期计划功能持续优化升级中，包括增加全网搜索热点功能，提炼热点新闻或事件关键信息，结合用户想要生成的内容方向输出文案和配图。

以下是关于自动化文档处理的相关信息： 在使用 AI 进行数据分析时，可将数据清洗、提取、模型选择、训练和结果解释等环节分开处理，以优化性能并便于发现和修正问题。对于复杂问题，律师可采用逐步深化和细化的提问方式。 为提高 AI 性能，需提供大量数据和示例，以及高质量的参考材料、操作指南、行业最佳实践、案例研究等，并编写详细的流程和知识。在自动化文档处理中，可编写详细指南说明如何处理不同类型文档及使用工具提高效率。 在 Prompt 中使用专业领域术语引导 AI 回答方向，如在法律领域处理合同纠纷时给出特定提示。 大模型的语料存在滞后性，使用 AI 回答后要进行交叉验证，结合自身专业知识筛选和判断，确保符合法律伦理、立法目的和实务。 此外，以下是一些 AI 文章排版工具： Grammarly：不仅是语法和拼写检查工具，还提供排版功能，可改进文档风格和流畅性。 QuillBot：AI 驱动的写作和排版工具，能改进文本清晰度和流畅性。 Latex：常用于学术论文排版，使用标记语言描述格式，有许多 AI 辅助的编辑器和插件。 PandaDoc：文档自动化平台，使用 AI 帮助创建、格式化和自动化文档生成，适合商业和技术文档。 Wordtune：AI 写作助手，可重新表述和改进文本。 Overleaf：在线 Latex 编辑器，提供丰富模板和协作工具，适合学术写作和排版。 选择合适的工具取决于具体需求，如文档类型、出版标准和个人偏好。学术论文常用 Latex 和 Overleaf，一般文章和商业文档常用 Grammarly 和 PandaDoc 等。

自动化测试的实施需要考虑以下几个方面： 1. 引入时机：适合在模块稳定后引入。当模块变化频繁时，测试代码可能成为累赘。 2. 工具引入建议：在进度不紧张时先尝试，成熟后再大规模应用。 3. 推荐策略：压缩范围，定义清晰的 MVP（最小可行产品），先完成一个 1 个月内可交付的版本，再用 1 个月进行优化迭代。 AI 生成测试用例的方法和工具包括： 1. 基于规则的测试生成： 测试用例生成工具，如 Randoop（适用于 Java 应用程序）、Pex（适用于.NET 应用）。 模式识别，如 Clang Static Analyzer、Infer。 2. 基于机器学习的测试生成： 深度学习模型，如 DeepTest、DiffTest。 强化学习，如 RLTest、A3C。 3. 基于自然语言处理（NLP）的测试生成： 文档驱动测试生成，如 Testim、Test.ai。 自动化测试脚本生成，如 Selenium IDE + NLP、Cucumber。 在 Python 中，与自动化测试相关的有 unittest 和 pytest 等框架支持自动化测试。

OCR（Optical Character Recognition，光学字符识别）+NLP（Natural Language Processing，自然语言处理）pipeline 是一种将 OCR 技术和 NLP 技术相结合的文档自动化处理流程。 OCR 用于将文档中的图像或扫描的文字转换为可编辑的文本。 NLP 则对转换后的文本进行分析、理解和处理，例如提取关键信息、分类、情感分析等。 对于个人实施 OCR + NLP pipeline，大致可以按照以下步骤进行： 1. 选择合适的 OCR 工具和服务：有许多开源和商业的 OCR 工具可供选择，根据您的需求和技术能力进行评估和选用。 2. 准备数据：收集和整理需要处理的文档，并确保其质量适合 OCR 处理。 3. 进行 OCR 处理：使用选定的 OCR 工具对文档进行转换。 4. 选择 NLP 框架和模型：根据具体的任务和需求，选择适合的 NLP 框架和预训练模型。 5. 数据预处理：对 OCR 输出的文本进行清洗、预处理，以便 NLP 模型能够更好地处理。 6. 训练和优化 NLP 模型（如果需要）：如果通用模型不能满足需求，可以使用标注数据进行训练和优化。 7. 集成和部署：将 OCR 和 NLP 部分集成在一起，并部署到实际应用环境中。 需要注意的是，实施过程中可能会遇到一些技术挑战，例如文档格式的复杂性、OCR 识别的准确性、NLP 模型的适应性等，需要不断调试和优化。

目前常见的大型语言模型多采用右侧只使用 Decoder 的 Decoderonly 架构，例如我们熟知的 ChatGPT 等。这些架构都是基于谷歌 2017 年发布的论文“attention is all you need”中提出的 Transformer 衍生而来，其中包括 Encoder 和 Decoder 两个结构。 大模型的特点在于： 1. 预训练数据非常大，往往来自互联网上的论文、代码、公开网页等，一般用 TB 级别的数据进行预训练。 2. 参数非常多，如 Open 在 2020 年发布的 GPT3 就已达到 170B 的参数。 大模型之所以能有效生成高质量有意义的回答，关键在于“大”。例如 GPT1 的参数规模是 1.5 亿，GPT2 Medium 的参数规模是 3.5 亿，到 GPT3.5 时，参数规模达到惊人的 1750 亿，参数规模的增加实现了量变到质变的突破，“涌现”出惊人的“智能”。 大模型的预训练机制是指其“脑袋”里存储的知识都是预先学习好的，预训练需要花费相当多的时间和算力资源。在没有其他外部帮助的情况下，大模型所知道的知识信息总是不完备且滞后的。

以下是用大模型构建属于自己的助手的几种方法： 1. 在网站上构建： 创建百炼应用获取大模型推理 API 服务： 进入百炼控制台的，在页面右侧点击新增应用，选择智能体应用并创建。 在应用设置页面，模型选择通义千问Plus，其他参数保持默认，也可以输入一些 Prompt 来设置人设。 在页面右侧提问验证模型效果，点击右上角的发布。 获取调用 API 所需的凭证： 在我的应用>应用列表中查看所有百炼应用 ID 并保存到本地。 在顶部导航栏右侧，点击人型图标，点击 APIKEY 进入我的 APIKEY 页面，创建新 APIKEY 并保存到本地。 2. 微信助手构建： 搭建，用于汇聚整合多种大模型接口，并获取白嫖大模型接口的方法。 搭建，作为知识库问答系统，将大模型接入用于回答问题，若不接入微信，搭建完成即可使用其问答界面。 搭建接入微信，配置 FastGpt 将知识库问答系统接入微信，建议先用小号以防封禁风险。 3. 基于 COW 框架构建： COW 是基于大模型搭建的 Chat 机器人框架，可将多模型塞进微信。 基于张梦飞同学的更适合小白的使用教程：。 实现功能包括打造属于自己的 ChatBot（文本对话、文件总结、链接访问、联网搜索、图片识别、AI 画图等）、常用开源插件的安装应用。 注意事项： 微信端因非常规使用有封号危险，不建议主力微信号接入。 只探讨操作步骤，请依法合规使用。 大模型生成的内容注意甄别，确保操作符合法律法规要求。 禁止用于非法目的，处理敏感或个人隐私数据时注意脱敏，以防滥用或泄露。 支持多平台接入，如微信、企业微信、公众号、飞书、钉钉等。 支持多模型选择，如 GPT3.5/GPT4.0/Claude/文心一言/讯飞星火/通义千问/Gemini/GLM4/LinkAI 等。 支持多消息类型，能处理文本、语音和图片，以及基于自有知识库进行定制的企业智能客服功能。 支持多部署方法，如本地运行、服务器运行、Docker 的方式。

以下是用大模型构建属于自己的助手的几种方法： 1. 在网站上构建： 创建百炼应用获取大模型推理 API 服务： 进入百炼控制台的，在页面右侧点击新增应用，选择智能体应用并创建。 在应用设置页面，模型选择通义千问Plus，其他参数保持默认，也可以输入一些 Prompt 来设置人设。 在页面右侧提问验证模型效果，点击右上角的发布。 获取调用 API 所需的凭证： 在我的应用>应用列表中查看所有百炼应用 ID 并保存到本地。 在顶部导航栏右侧，点击人型图标，点击 APIKEY 进入我的 APIKEY 页面，创建新 APIKEY 并保存到本地。 2. 微信助手构建： 搭建，用于汇聚整合多种大模型接口，并获取白嫖大模型接口的方法。 搭建，作为知识库问答系统，将大模型接入用于回答问题，若不接入微信，搭建完成即可使用其问答界面。 搭建接入微信，配置 FastGpt 将知识库问答系统接入微信，建议先用小号以防封禁风险。 3. 基于 COW 框架构建： COW 是基于大模型搭建的 Chat 机器人框架，可将多模型塞进微信。 基于张梦飞同学的更适合小白的使用教程：。 实现功能包括打造属于自己的 ChatBot（文本对话、文件总结、链接访问、联网搜索、图片识别、AI 画图等）、常用开源插件的安装应用。 注意事项： 微信端因非常规使用有封号危险，不建议主力微信号接入。 只探讨操作步骤，请依法合规使用。 大模型生成的内容注意甄别，确保操作符合法律法规要求。 禁止用于非法目的，处理敏感或个人隐私数据时注意脱敏，以防滥用或泄露。 支持多平台接入，如微信、企业微信、公众号、飞书、钉钉等。 支持多模型选择，如 GPT3.5/GPT4.0/Claude/文心一言/讯飞星火/通义千问/Gemini/GLM4/LinkAI 等。 支持多消息类型，能处理文本、语音和图片，以及基于自有知识库进行定制的企业智能客服功能。 支持多部署方法，如本地运行、服务器运行、Docker 的方式。

在语文教学中使用大模型，可以参考以下方面： 1. 提示词设置： Temperature：参数值越小，模型返回结果越确定；调高参数值，可能带来更随机、多样化或具创造性的产出。对于质量保障等任务，可设置低参数值；对于诗歌生成等创造性任务，可适当调高。 Top_p：与 Temperature 类似，用于控制模型返回结果的真实性。需要准确答案时调低参数值，想要更多样化答案时调高。一般改变其中一个参数即可。 Max Length：通过调整控制大模型生成的 token 数，有助于防止生成冗长或不相关的响应并控制成本。 Stop Sequences：指定字符串来阻止模型生成 token，控制响应长度和结构。 Frequency Penalty：对下一个生成的 token 进行惩罚，减少响应中单词的重复。 2. 了解大模型： 大模型通俗来讲是输入大量语料，让计算机获得类似人类的“思考”能力，能进行文本生成、推理问答、对话、文档摘要等工作。 训练和使用大模型可类比上学参加工作：找学校（需要大量 GPU 计算）、确定教材（大量数据）、找老师（算法）、就业指导（微调）、搬砖（推导）。 Token 是模型处理和生成的文本单位，在将输入进行分词时会形成词汇表。 需要注意的是，在实际应用中，可能需要根据具体的教学需求和场景进行调整和实验，以找到最适合的设置和方法。

利用大模型写教案可以参考以下要点： 1. 输入的重要性：要输出优质的教案，首先要有高质量的输入。例如，写商业分析相关的教案，如果没有读过相关权威书籍，输入的信息缺乏信息量和核心概念，大模型给出的结果可能就很平庸。所以，脑海中先要有相关的知识概念，这来自于广泛的阅读和学习。 2. 对大模型的理解：大模型通过输入大量语料获得类似人类的“思考”能力，能够进行文本生成、推理问答、对话、文档摘要等工作。其训练和使用过程可以类比为上学参加工作，包括找学校（需要大量计算资源）、确定教材（大量数据）、找老师（合适的算法）、就业指导（微调）、搬砖（推导）等步骤。 3. 与大模型的交互： 提示词工程并非必须学习，不断尝试与大模型交互是最佳方法。 交互时不需要遵循固定规则，重点是是否达成目的，未达成可锲而不舍地尝试或更换模型。 用 Markdown 格式清晰表达问题，它具有结构清晰、能格式化强调关键部分、适用性广等优点，有助于大模型更好地理解用户意图。

以下是关于大模型评测的相关信息： FlagEval（天秤）大模型评测体系及开放平台： 地址： 简介：旨在建立科学、公正、开放的评测基准、方法、工具集，协助研究人员全方位评估基础模型及训练算法的性能，同时探索利用 AI 方法实现对主观评测的辅助，大幅提升评测的效率和客观性。创新构建了“能力任务指标”三维评测框架，细粒度刻画基础模型的认知能力边界，可视化呈现评测结果。 CEval：构造中文大模型的知识评估基准： 地址： 简介：构造了一个覆盖人文，社科，理工，其他专业四个大方向，52 个学科（微积分，线代…），从中学到大学研究生以及职业考试，一共 13948 道题目的中文知识和推理型测试集。此外还给出了当前主流中文 LLM 的评测结果。 SuperCLUElyb：SuperCLUE 琅琊榜 地址： 简介：中文通用大模型匿名对战评价基准，这是一个中文通用大模型对战评价基准，它以众包的方式提供匿名、随机的对战。他们发布了初步的结果和基于 Elo 评级系统的排行榜。 此外，还有小七姐对文心一言 4.0、智谱清言、KimiChat 的小样本测评，测评机制包括： 测评目标：测评三家国产大模型，以同组提示词下 ChatGPT 4.0 生成的内容做对标参照。 能力考量：复杂提示词理解和执行（结构化提示词）、推理能力（CoT 表现）、文本生成能力（写作要求执行）、提示词设计能力（让模型设计提示词）、长文本归纳总结能力（论文阅读）。 测评轮次：第一轮是复杂提示词理解和执行，包括 Markdown+英文 title 提示词测试、Markdown+中文 title 提示词测试、中文 title+自然段落提示词测试；第二轮是推理能力（CoT 表现）；第三轮是文本生成能力（写作要求执行）；第四轮是提示词设计能力（让模型设计提示词）；第五轮是长文本归纳总结能力（论文阅读）。 测试大模型质量好坏时，常用的问题包括检索和归纳、推理性、有日期相关历史事件等。以下是几个专业做模型测评的网站：