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大模型评测标准

回答

大模型的评测标准通常包括以下方面：

  1. 多维度、多视角的综合性测评方案：
    • 如中文大模型基准测评 2023 年度报告中，采用了由多轮开放问题 SuperCLUE-OPEN 和三大能力客观题 SuperCLUE-OPT 组成的评测集，共 4273 题，包括 1060 道多轮简答题（OPEN）和 3213 道客观选择题（OPT）。
    • 在确定的评估标准指导下，OPEN 基准使用超级模型作为评判官，对比待评估模型与基准模型，计算胜和率作为 OPEN 得分，最终 SuperCLUE 总分由 0.7OPEN 分+0.3OPT 分计算得出，且经过人工校验。
    • OPT 主要测评选择题，包括基础能力、中文特性、专业与学术能力，构造统一 prompt 供模型使用，要求选取唯一选项。多轮简答题 OPEN 更能反映模型真实能力，故权重设置较高。
  2. 特定的评测体系及开放平台：
    • FlagEval（天秤）大模型评测体系及开放平台，旨在建立科学、公正、开放的评测基准、方法、工具集，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。
    • C-Eval 构造了一个覆盖多个方向和学科，共 13948 道题目的中文知识和推理型测试集，并给出了当前主流中文 LLM 的评测结果。
    • SuperCLUElyb 是中文通用大模型匿名对战评价基准，以众包方式提供匿名、随机的对战，并发布了初步结果和基于 Elo 评级系统的排行榜。
  3. 基于业务目标和特定场景的测评：
    • 例如在开发基于 LangChain Chatchat 框架的产品时，基于业务目标和政策咨询场景，对回答的内容生成质量进行测评，主要包括是否理解问题、是否匹配正确政策原文、基于政策原文的回答是否准确全面、是否生成政策原文以外的内容、回答是否可靠以及不同轮次回答是否差异大、是否支持追问等方面。
内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别（powered by aily）

参考资料

2023年度中文大模型基准测评报告.pdf

为更真实反应大模型能力，本次测评采用多维度、多视角的综合性测评方案，由多轮开放问题SuperCLUE-OPEN和三大能力客观题SuperCLUE-OPT两持续扩充C L U E测评组OPEN在一个确定的评估标准指导下，OPEN基准使用超级模型作为评判官，使用一个待评估模型与一个基准模型进行对比，让超级模型选出A模型好，B模型好，或平局。进而计算胜和率作为OPEN得分。部分测评结果组成。评测集共4273题，其中1060道多轮简答题（OPEN），3213道客观选择题（OPT），以下为评测集与测评方法简述。评测反馈10万+题库被测模型A（如文心一言）VS多轮基线模型B（如GPT3.5）SuperCLUE总分不重复抽样裁判模型（如GPT4-Turbo）胜(3分)、和(1分)、负(0分)=5000原始评测集OPEN分=胜和率0.7*OPEN分+0.3*OPT分人工校验4273道评测题OPTOPT主要测评选择题，包括基础能力、中文特性、专业与学术能力。构造了统一的prompt供模型使用，要求模型选取ABCD中唯一的选项。注：多轮简答题OPEN更能反应模型真实能力，故权重设置提高。• 1060道多轮简答题（OPEN）被测模型A选择题库单选ABCD• 3213道客观选择题（OPT）OPT分=准确率

LLM开源中文大语言模型及数据集集合

[title]LLM开源中文大语言模型及数据集集合[heading3][heading4]4.EvaluationFlagEval（天秤）大模型评测体系及开放平台地址：[https://github.com/FlagOpen/FlagEval](https://github.com/FlagOpen/FlagEval)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。FlagEval（天秤）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。C-Eval:构造中文大模型的知识评估基准：地址：[https://github.com/SJTU-LIT/ceval](https://github.com/SJTU-LIT/ceval)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：[https://github.com/CLUEbenchmark/SuperCLUElyb](https://github.com/CLUEbenchmark/SuperCLUElyb)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。

开发：产品视角的大模型 RAG 应用

在开发基于LangChain Chatchat框架完成部署后，终于进入了激动人心的评测环节。大模型+知识库的组合，是否真的可以解决政策智能问答的顽疾，达到一个比较可用的效果呢？是骡子是马拉出来遛遛才知道。首先确定测评标准，基于业务目标和政策咨询的场景，对回答的内容生成质量进行测评，构建了一个测试集，并确定了评分标准，具体会在后面的文章中说明，这里先不做过多展开。主要包括以下方面：是否可以理解问题是否可以匹配正确的政策原文基于政策原文的回答是否准确基于政策原文的回答是否全面回答里是否生成了政策原文以外的内容回答是否可靠，不同轮次的回答是否差异大是否支持追问

其他人在问
AI公司的评测标准
以下是为您整理的关于 AI 公司评测标准的相关内容： 在 AI 领域，对公司的评测可能涉及多个方面。例如，从宏观角度来看，一个国家在 AI 方面的领先地位可能取决于其研究基础、高校培养的专业人才、创新者的创造力以及政府的长期投资和支持。同时，良好的监管环境对于确保创新者能够发展并应对 AI 带来的风险至关重要。 在具体的活动如麦乐园 AI 选美大赛中，评审标准包括审美（美的人、服装、场景）、创意（令人耳目一新）、氛围（情绪和故事性饱满，令人回味）、技术（精致执行，无明显瑕疵）。但需要注意的是，这只是特定活动中的评审标准，不能完全代表对 AI 公司的普遍评测标准。 总体而言，AI 公司的评测标准是复杂且多维度的，会因具体的应用场景和行业需求而有所不同。
2024-10-23
国内大模型评测
以下是关于国内大模型评测的相关信息： 小七姐对文心一言 4.0、智谱清言、KimiChat 进行了小样本测评，测评目标是以同组提示词下 ChatGPT 4.0 生成的内容做对标参照，测评的大模型包括智谱清言（https://chatglm.cn/main/detail）、文心一言 4.0（https://yiyan.baidu.com/）、Kimi Chat（https://kimi.moonshot.cn/chat/）。 在 SuperCLUE 基准的语言与知识测评中，GPT4 Turbo 依然领先，是唯一超过 90 分的大模型。国内大模型表现相对较好，有 14 个模型的得分高于 GPT3.5，有 9 个模型的得分高于 GeminiPro。其中 OPPO 的 AndesGPT、阿里云的通义千问 2.0、月之暗面的 Moonshot 分列国内 1 3 位，较为接近 GPT4。开源模型中，零一万物的 Yi34BChat、阿里云的 Qwen72BChat、百川智能的 Baichuan213BChat 取得不错成绩，均超过 50 分，分列国内模型的 1 3 名。总体来看，在中文语言与知识能力上，国内大模型已基本追赶上国外头部大模型，未来也可能率先形成超越。 《中文大模型基准测评 2023 年度报告》中提到国内外大模型总体表现和国内大模型竞争格局。从大厂和创业公司的平均成绩来看，大厂与创业公司差值约 6.33 分，较 11 月份差距在增大，说明大厂在大模型竞争中长期资源投入方面有一定优势。过去八个月国内模型在 SuperCLUE 基准上的前三名情况如下：12 月第一名是文心一言 4.0，第二名是通义千问 2.0；11 月第一名是文心一言 4.0；10 月第一名是 BlueLM；9 月第一名是 SenseChat3.0；8 月、7 月、6 月、5 月的第一名情况未提及。
2024-09-14
国内 AI工具 评测
以下是对国内部分 AI 工具的评测： 通义万相： 优点： 在中文理解和处理方面表现出色，具有独特优势。 能提供多种艺术风格和图像风格供用户选择，满足不同创作需求。 生成的图像质量高、细节丰富，能满足大多数用户期望。 操作界面简洁直观，用户友好度高，降低使用门槛。 作为阿里生态系统的一部分，可与阿里其他产品和服务无缝整合，提供更全面的解决方案。 目前免费，每天签到获取灵感值即可使用。 缺点： 为符合国内监管要求，某些类型的图像无法生成，限制了创作自由度。 在处理非中文语言或国际化内容方面可能不如一些国际 AI 图像生成工具出色。 由于模型训练数据可能主要基于中文环境，在处理多元文化内容时可能存在偏差。 另外，根据 Xiaohu.AI 日报 12 月 31 日的消息： Writerbuddy AI 分析了 3000 多种 AI 工具，选出访问量最大的 50 个工具，共产生超过 240 亿次访问量，ChatGPT 独占 140 亿流量，占 60%，AI 行业每月增长 2.363 亿访问量，50 个工具增长率达 10.7 倍。 AI 用户的地理分布方面，美国领先，印度和东南亚国家紧随其后，中国 AI 用户未进前 20，可能因本土工具和监管环境，欧洲合计 39 亿访问量，占 16.21%。 MotionGPT 发布了多模态运动语言模型，可以通过文字聊天生成逼真的人体运动，并发布了演示视频。 多邻国因 AI 翻译能力解雇了大量翻译合同工，翻译工作被 AI 替代。
2024-09-01
如何理解大模型评测benchmark中的5-shot，0-shot
大模型评测 benchmark 中的 5shot 和 0shot 是指在进行评测时使用的不同设置。具体来说： 5shot 是指在进行评测时，模型可以访问 5 个示例输入和相应的输出，以帮助模型更好地理解任务并生成更准确的输出。 0shot 是指在进行评测时，模型没有访问任何示例输入和输出，需要完全依靠自己的知识和能力来生成输出。 在大模型评测中，5shot 和 0shot 通常用于评估模型的语言生成能力和知识迁移能力。通过比较模型在不同 shot 数量下的表现，可以更好地了解模型的性能和局限性。 （以上答案可能无法准确回答问题，建议在引用内容里进一步确认）
2024-04-19
最新的国内大模型评测排名
中国国内的大模型排名可能在短时间内会有变化，作为AI机器人无法提供最新的信息。要获取最新的中国国内大模型排名，你可以查阅相关的科技新闻网站、学术论坛或关注人工智能领域的社交媒体平台，这些渠道通常会及时发布最新的排名和评价。 在通往 AGI 之路的知识库里，在 会定期更新相关的排名报告，可以供您查阅。
2024-04-15
我要在自己的应用中接入AI大模型能力，请问有什么工具或lib可以简化这个过程
以下是一些可以简化在应用中接入 AI 大模型能力的工具和库： 1. 您可以搭建 ，用于汇聚整合多种大模型接口，方便后续更换使用各种大模型。 2. 搭建 ，这是一个知识库问答系统，您可以将知识文件放入，并接入大模型作为分析知识库的大脑，它也有问答界面。 3. 搭建 ，其中的 cow 插件能进行文件总结、MJ 绘画等。 另外，基于 LangChain 平台提供的 LLM 基础模型，也能完成任意模型接口的封装。LLM（语言逻辑模型）是 LangChain 平台与各种大模型进行交互的核心模型，是一个抽象概念，可理解为处理语言输入和输出的黑盒。其输入是字符串表示的用户请求或问题，输出也是字符串表示的模型回答或结果。LLM 能根据不同输入调用不同大模型完成不同语言任务，具有无需关心大模型细节和复杂性、灵活选择切换大模型、可自行封装实现语言逻辑和功能等优势。 在基础通识课中，还提到了一些相关内容，如流式训练方式提升训练速度和质量，多种 AI 生成工具（如 so no 音频生成工具、能创建个人 AI 智能体的豆包、输入文本可生成播客的 Notebook LN），端侧大模型的特点，AI 工程平台（如 define、coach 等），模型社区（如魔搭社区）等。
2024-10-23
Florence节点和模型下载方法
Florence 节点和模型的下载方法如下： 节点下载： 方法一：从节点管理器中安装（注意结尾是 V2.6int4 的那个）。 方法二：在秋叶包中安装（注意结尾是 V2.6int4 的那个）。 方法三：直接下载下面文件解压，复制 ComfyUI_MiniCPMV2_6int4 文件夹到您的“\\ComfyUI\\custom_nodes”目录下。注意 ComfyUI_MiniCPMV2_6int4 文件夹里面直接就是多个文件不能再包文件夹了。 夸克网盘：链接：https://pan.quark.cn/s/bc35e6c7e8a6 百度网盘：链接：https://pan.baidu.com/s/1sq9e2dcZsLGMDNNpmuYp6Q?pwd=jdei 提取码：jdei 模型下载： 模型下载地址（解压后大小 5.55G，压缩包大小 4.85G）： 夸克网盘：链接：https://pan.quark.cn/s/98c953d1ec8b 百度网盘：链接：https://pan.baidu.com/s/1y4wYyLn511al4LDEkIGEsA?pwd=bred 提取码：bred 此外，Joy_caption 相关模型下载： 从 https://huggingface.co/unsloth/MetaLlama3.18Bbnb4bit 下载并放到 Models/LLM/MetaLlama3.18Bbnb4bit 文件夹内。 必须手动下载: https://huggingface.co/spaces/fancyfeast/joycaptionprealpha/tree/main/wpkklhc6 ，存放文件夹：models/Joy_caption 。 MiniCPMv2_6 提示生成器 + CogFlorence： https://huggingface.co/pzc163/MiniCPMv2_6promptgenerator https://huggingface.co/thwri/CogFlorence2.2Large TheMisto.ai 的 MistoLine 版相关： 节点： MistoControlNetFluxdev ，在您的 \\ComfyUI\\custom_nodes 文件夹里面右键终端命令行，复制相关代码即可下载，或者通过以下网盘下载： 夸克网盘：链接：https://pan.quark.cn/s/ad43dd5152a6 百度网盘：链接：https://pan.baidu.com/s/1NcOdG4AV68xTup8FvphsYA?pwd=lpvc 提取码：lpvc 模型： 夸克网盘：链接：https://pan.quark.cn/s/5551e813db21 百度网盘：链接：https://pan.baidu.com/s/1Ntf4MbTCGJ5TYDv6mgvqNQ?pwd=zhfq 提取码：zhfq 处理：将模型放到您的 ComfyUI\\models\\TheMisto_model 文件夹中，并导入官方工作流 。
2024-10-22
Lora模型训练数据集
以下是关于 Lora 模型训练数据集的相关内容： 创建数据集： 1. 进入厚德云模型训练数据集（https://portal.houdeyun.cn/sd/dataset）。 2. 在数据集一栏中，点击右上角创建数据集，输入数据集名称。 3. 可以上传包含图片+标签 txt 的 zip 文件，也可以只有图片（之后可在 c 站使用自动打标功能），还可以一张一张单独上传照片，但建议提前把图片和标签打包成 zip 上传。 4. Zip 文件里图片名称与标签文件应当匹配，例如：图片名“1.png”，对应的达标文件就叫“1.txt”。 5. 上传 zip 以后等待一段时间，确认创建数据集。返回到上一个页面，等待一段时间后上传成功，可以点击详情检查，能预览到数据集的图片以及对应的标签。 Lora 训练： 1. 点击 Flux，基础模型会默认是 FLUX 1.0D 版本。 2. 选择数据集，点击右侧箭头，会跳出所有上传过的数据集。 3. 触发词可有可无，取决于数据集是否有触发词。模型效果预览提示词则随机抽取一个数据集中的标签填入即可。 4. 训练参数这里可以调节重复次数与训练轮数，厚德云会自动计算训练步数。如果不知道如何设置，可以默认 20 重复次数和 10 轮训练轮数。 5. 可以按需求选择是否加速，点击开始训练，会显示所需要消耗的算力。然后等待训练，会显示预览时间和进度条。训练完成会显示每一轮的预览图。鼠标悬浮到想要的轮次模型，中间会有个生图，点击会自动跳转到使用此 lora 生图的界面。点击下方的下载按钮则会自动下载到本地。 用 SD 训练一套贴纸 LoRA 模型的工作流： 1. 原始形象：MJ 初步产出符合设计想法的贴纸原始形象。 2. 二次加工：完成贴纸的白色边线等细节加工。 3. 处理素材：给训练集图片打 tag，修改 tag。 4. 训练模型：将上述处理好的数据集做成训练集，进行训练。 用 SD 训练一套贴纸 LoRA 模型的原始形象：MJ 关键词： A drawing for a rabbit stickers,in the style of hallyu,screenshot,mori kei,duckcore plush doll art exaggerated poses,cry/happy/sad/...ar 3:4 niji 5 style cute s 180 。会得到不同风格的贴图，我们可以先看看自己喜欢哪一种。出图过程可以有意识地总结这一类贴图的特征，比如都是可爱的兔子，有不同的衣服和头饰，都有一双大大的卡通眼睛，会有不同的面部表情。 注意事项： 1. 关键词中限制了颜色，因此 MJ 生成的图片会一种情绪对应一种颜色，所以同一种情绪最好多生成几张不同色系的，可以减少后续训练中模型把情绪和颜色做挂钩（如果需要这样的话，也可以反其道而行之）。 2. 数据集中正面情绪与负面情绪最好比例差不多，如果都是正面积极的，在出一些负面情时（sad，cry）的时候，可能会出现奇怪的问题（如我们训练的是兔子形象，但 ai 认知的 sad 可能是人的形象，可能会出现人物特征）。 3. 如果训练 256266 大小的表情包，这样的素材就已经够用了。如果要训练更高像素的图片，则需要进一步使用 MJ 垫图和高清扩展功能。 高清化： 左（256）→右（1024），输入左图，加入内容描述，加入风格描述，挑选合适的，选出新 30 张图片（卡通二次元类型的 lora 训练集 30 张差不多，真人 60100 张）。
2024-10-22
Lora模型训练
以下是关于 Lora 模型训练的相关内容： 一、用 SD 训练一套贴纸 LoRA 模型的要点 1. 训练数据集准备：包括训练素材处理、图像预处理、打标优化。 2. 训练环境参数配置：选择本地或云端训练环境，进行训练环境配置和训练参数配置。 3. 模型训练：基于 kohyass 训练模型。 4. 模型测试：通过 XYZ plot 测试模型。 二、郑敏轩：Flux 的 Lora 模型训练 1. 所需模型下载：t5xxl_fp16.safetensors、clip_l.safetensors、ae.safetensors、flux1dev.safetensors。 注意事项： 不使用时，模型放置位置不限，只要知道路径即可。 训练时，建议使用 flux1dev.safetensors 版本的模型和 t5xxl_fp16.safetensors 版本的编码器。 2. 下载脚本： 夸克网盘链接：https://pan.quark.cn/s/ddf85bb2ac59 百度网盘链接：https://pan.baidu.com/s/1pBHPYpQxgTCcbsKYgBi_MQ?pwd=pfsq 提取码：pfsq 三、100 基础训练大模型 1. 步骤一·创建数据集 进入厚德云模型训练数据集：https://portal.houdeyun.cn/sd/dataset 在数据集一栏中，点击右上角创建数据集，输入数据集名称。 可以上传包含图片+标签 txt 的 zip 文件，也可以只有图片（之后可在 c 站使用自动打标功能），或者一张一张单独上传照片。 Zip 文件里图片名称与标签文件应当匹配，例如：图片名"1.png"，对应的达标文件就叫"1.txt"。 上传 zip 以后等待一段时间，确认创建数据集，返回到上一个页面，等待一段时间后上传成功，可点击详情检查，预览数据集的图片以及对应的标签。 2. 步骤二·Lora 训练 点击 Flux，基础模型会默认是 FLUX 1.0D 版本。 选择数据集，点击右侧箭头，选择上传过的数据集。 触发词可有可无，取决于数据集是否有触发词。 模型效果预览提示词则随机抽取一个数据集中的标签填入即可。 训练参数可调节重复次数与训练轮数，厚德云会自动计算训练步数，若不知如何设置，可默认 20 重复次数和 10 轮训练轮数。 可按需求选择是否加速，点击开始训练，会显示所需要消耗的算力，然后等待训练，会显示预览时间和进度条。 训练完成后会显示每一轮的预览图，鼠标悬浮到想要的轮次模型，中间会有个生图，点击会自动跳转到使用此 lora 生图的界面。点击下方的下载按钮则会自动下载到本地。
2024-10-22
你是基于什么大模型做的知识库
以下是关于大模型和知识库的相关知识： 1. RAG（检索增强生成）技术：利用大模型搭建知识库是 RAG 技术的应用。大模型训练数据有截止日期，当需要依靠不在训练集中的数据时，可通过 RAG 实现。RAG 包括文档加载、文本分割、存储（包括嵌入和向量数据存储到向量数据库）、检索、输出（把问题及检索出的嵌入片提交给 LLM 生成答案）等 5 个过程。文档加载可从多种来源加载不同类型的文档，文本分割将文档切分为指定大小的块。 2. 硬件配置要求：运行大模型需要较高的机器配置。生成文字大模型最低配置为 8G RAM + 4G VRAM，建议配置为 16G RAM + 8G VRAM，理想配置为 32G RAM + 24G VRAM（跑 GPT3.5 差不多性能的大模型）；生成图片大模型最低配置为 16G RAM + 4G VRAM，建议配置为 32G RAM + 12G VRAM；生成音频大模型最低配置为 8G VRAM，建议配置为 24G VRAM。 3. 实例：在一个设定中，使用阿里千问模型，设定角色为“美嘉”，知识库为《爱情公寓》全季剧情，实现问答。
2024-10-22
图片问答相关的大模型产品有哪些
以下是一些与图片问答相关的大模型产品： 国内免费的 APP 有 Kimi 智能助手、文心一言、通义千问。 Kimi 智能助手：由 Moonshot AI 出品，具有超大“内存”，能读长文和上网。 文心一言：百度出品的 AI 对话产品，可写文案、想点子、聊天和答疑。 通义千问：由阿里云开发，能与人交互、回答问题及协作创作。 好用的图生图产品有： Artguru AI Art Generator：在线平台，生成逼真图像，为设计师提供灵感。 Retrato：将图片转换为非凡肖像，有 500 多种风格选择，适合制作个性头像。 Stable Diffusion Reimagine：通过稳定扩散算法生成精细、具细节的全新视觉作品。 Barbie Selfie Generator：将上传照片转换为芭比风格，适合喜欢梦幻童话风格的人。 此外，2023 年大模型关键进展包括： 百度发布文心一言 1.0 并不断升级。 OpenAI 发布 GPT4 等。 复旦开源 MOSS 等。 需注意，内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。
2024-10-22
怎么制定模型打分标准
制定模型打分标准可以从以下方面考虑： 1. 对于通用人工智能模型： 模型的参数数量。 数据集的质量或大小，例如通过词元来衡量。 训练模型所用的计算量，以浮点运算数衡量，或由其他变量组合表示，如估计的训练成本、估计的训练所需时间或估计的训练能耗。 模型的输入和输出模式，如文本到文本（大型语言模型）、文本到图像和多模态，以及确定每种模式的高影响能力的先进水平阈值，以及输入和输出的具体类型（如生物序列）。 模型能力的基准和评估，包括考虑无需额外训练的适配任务数量、学习新的独特任务的可适应性、其自主程度和可扩展性、可使用的工具。 由于其覆盖范围，而对内部市场的影响很大，如已提供给至少 10000 个设立在联盟之内的注册商业用户，则应加以推定。 注册的终端部署者数量。 与使用通用人工智能模型有关的相关软件版本，如适用。 结构和参数数量。 输入和输出的模态（如文本、图像）和格式。 模型许可。 模型要件及其开发过程的说明，包括将通用人工智能模型纳入人工智能系统所需的技术手段（如使用说明、基础设施、工具）。 2. 对比不同大型语言模型的性能： 理解能力：评估模型对语言的理解程度，包括对语法、语义、上下文和隐含意义的理解。 生成质量：检查模型生成的文本的质量，包括文本的流畅性、相关性和准确性。 知识广度和深度：评估模型对广泛主题的知识掌握程度，以及它对特定领域或话题的理解深度。 泛化能力：测试模型在处理未见过的任务或数据时的表现，这反映了模型的泛化能力。 鲁棒性：检查模型对错误输入、对抗性输入或模糊不清的指令的应对能力。 偏见和伦理：评估模型生成文本时是否存在偏见，以及模型是否遵循伦理标准。 交互性和适应性：评估模型在交互环境中的表现，包括对用户反馈的适应性和持续对话的能力。 计算效率和资源消耗：考虑模型的大小、训练和运行所需的计算资源。 易用性和集成性：评估模型是否易于集成到不同的应用和服务中，以及提供的 API 和工具的易用性。 为了进行有效的比较，可以采用以下方法：标准基准测试，使用标准的语言模型评估基准，如 GLUE、SuperGLUE、SQuAD 等，这些基准提供了统一的测试环境和评分标准。
2024-09-02
智能客服AI项目的验收标准是什么
智能客服 AI 项目的验收标准通常包括以下方面： 1. 以数据衡量的具体指标，例如检测废品成功率达到 95%，并且需要准备测试数据集。但要注意，由于数据量少、技术不成熟、数据标注错误以及模糊的标签等原因，验收标准基本不可能 100%正确。 2. 策划白皮书：对客服领域的 AI 进行深入分析、研究成果和最佳实践。 3. 供应商评估矩阵：用于评估 AI 供应商和解决方案的结构化框架。 4. 支持社区 Slack 线程：与客户支持专业人员社区进行互动和合作。 5. ROI 和分析洞察：指导衡量 AI 解决方案在客户支持中的效果和影响。 但需要注意的是，该产品可能需要一定的 AI 理解和专业知识才能充分利用其资源和洞察。
2024-08-14