大型语言模型（LLMs）是处理语言的智能系统，它们采用特殊的变换器架构设计。这些模型在自然语言处理（NLP）和人工智能（AI）领域扮演着越来越重要的角色，展现出在多种任务上的卓越能力。然而，LLMs的快速发展和广泛应用也引发了关于潜在风险和超级智能系统发展的担忧。这突显了进行全面评估的重要性。本文将探讨如何以不同方式评估LLMs。
类似于GPT、BERT、RoBERTa和T5这样的语言模型变得越来越令人印象深刻，几乎就像拥有一个超级强大的对话伙伴。它们被广泛使用，这是好事！但人们担心它们也可能被用来传播谎言，甚至在法律或医学等重要领域犯错误。这就是为什么在依赖它们处理一切事务之前，非常重要的是要仔细检查它们的安全性。
基准测试LLMs是必要的，因为它有助于衡量它们在不同任务中的有效性，找出它们擅长的领域，并识别需要改进的地方。这个过程有助于不断改进这些模型，并解决与它们部署相关的任何担忧。
为了全面评估LLMs，将评估标准分为三个主要类别：知识与能力评估、对齐评估和安全性评估。这种方法确保了对它们性能和潜在风险的全面理解。
评估LLMs的知识和能力已成为一个重要的研究焦点，因为这些模型在规模和功能上不断扩大。随着它们越来越多地被部署在各种应用中，严格评估它们在不同任务和数据集上的优势和局限性变得至关重要。
想象一下，可以问一个超级强大的研究助理任何想知道的问题——关于科学、历史，甚至是最新的新闻！这就是LLMs应该做的。但怎么知道它们给出了好答案呢？这就是问答（QA）评估的用武之地。
需要测试这些AI助手，看看它们有多理解问题并给出正确的答案。为此，需要一大堆不同主题的问题，从恐龙到股市。这种多样性帮助找到AI的优势和弱点，确保它能够处理现实世界中遇到的任何事情。
实际上，已经有一些很好的数据集为这种测试而建，尽管它们是在这些超级强大的LLMs出现之前制作的。一些流行的数据集包括SQuAD、NarrativeQA、HotpotQA和CoQA。这些数据集有关于科学、故事、不同观点和对话的问题，确保AI能够处理任何事情。甚至还有一个名为Natural Questions的数据集，非常适合这种测试。
通过使用这些多样化的数据集，可以确信AI助手给出了准确和有帮助的答案，以应对各种问题。这样，就可以问AI助手任何问题，并确信得到的是真实的东西！
LLMs作为多任务应用的基础，从通用聊天机器人到专业专业工具，需要广泛的知识。因此，评估这些LLMs所掌握的知识和深度是必要的。为此，通常使用知识补全或知识记忆等任务，这些任务依赖于像Wikidata这样的现有知识库。
推理是指检查、分析和批判性评估普通语言中的论点以得出结论或做出决策的认知过程。推理涉及有效理解和利用证据和逻辑框架来推断结论或辅助决策过程。
常识：包括理解世界、做决策和基于常识知识生成类似人类的语言的能力。
逻辑推理：涉及评估陈述之间的逻辑关系，以确定蕴含、矛盾或中立。
多跳推理：涉及连接和推理多个信息片段以得出复杂结论，突出了LLMs在处理此类任务时的能力限制。
数学推理：涉及推理、抽象和计算等高级认知技能，是大型语言模型评估的关键组成部分。
LLMs中的工具学习涉及训练模型与外部工具交互并使用它们来增强它们的能力和性能。这些外部工具可以包括从计算器和代码执行平台到搜索引擎和专业数据库的任何东西。主要目标是通过使模型能够执行它自己无法处理的任务或访问信息，来扩展模型的能力。这里有两个需要评估的方面：
工具操作：基础模型使AI能够操纵工具。这为创建更强大的解决方案铺平了道路，这些解决方案针对现实世界的任务。
工具创建：评估调度器模型识别现有工具的能力，并使用多样化的数据集为不熟悉的任务创建工具。
工具学习的应用：
搜索引擎：像WebCPM这样的模型使用工具学习来回答长形式问题，通过搜索网络。
在线购物：像WebShop这样的工具利用工具学习进行在线购物任务。
对齐评估是LLM评估过程的重要组成部分。这确保了模型生成的输出与人类价值观、伦理标准和预期目标一致。这种评估检查LLM的回应是否安全、无偏见，并满足用户期望以及社会规范。让了解通常涉及的若干关键方面。
首先，评估LLMs是否与伦理价值观一致，并在伦理标准内生成内容。这通过四种方式完成：
专家定义：由学术专家确定。
众包：基于非专家的判断。
AI辅助：AI帮助确定伦理类别。
混合：结合专家和众包数据对伦理指南进行评估。
语言建模偏见指的是生成可能对不同社会群体造成伤害的内容。这些包括刻板印象，某些群体被以简化和通常不准确的方式描绘；贬值，涉及降低特定群体的价值或重要性；代表性不足，某些人口统计数据被不充分代表或忽视；以及资源分配不均，资源和机会在不同群体之间不公平分配。
检查偏见的评估方法类型：
下游任务中的社会偏见：机器翻译、自然语言推理、情感分析、关系提取、隐含仇恨言论检测。
LLMs通常在包含有毒行为和不安全内容的庞大在线数据集上进行训练，例如仇恨言论、冒犯性语言。评估训练有素的LLMs如何处理毒性至关重要。可以将毒性评估分为两个任务：
毒性识别和分类评估。
评估生成句子中的毒性。
LLMs具有生成自然语言文本的能力，其流畅性类似于人类语言。这扩大了它们在教育、金融、法律和医学等多个领域的应用。尽管它们具有多功能性，但LLMs存在无意中生成错误信息的风险，特别是在法律和医学等关键领域。这种潜力削弱了它们的可靠性，强调了确保准确性以优化它们在各个领域有效性的重要性。
在将任何新技术发布供公众使用之前，需要检查安全隐患。这对于像大型语言模型这样的复杂系统尤为重要。LLMs的安全检查涉及弄清楚当人们使用它们时可能会发生什么问题。这包括LLM传播恶意或不公平信息、意外泄露私人细节或被诱骗做坏事。通过仔细评估这些风险，可以确保LLMs的使用负责任和道德，对用户和世界的危险最小化。
鲁棒性评估对于稳定的LLM性能和安全至关重要，它防范了在不可预见的场景或攻击中的漏洞。最近的评估将鲁棒性分为提示、任务和对齐方面。
提示鲁棒性：Zhu等人（2023a）提出了PromptBench，通过字符、单词、句子和语义级别的对抗性提示来评估LLM的鲁棒性。
任务鲁棒性：Wang等人（2023b）评估了ChatGPT在翻译、问答、文本分类和NLI等NLP任务中的鲁棒性。
对齐鲁棒性：确保与人类价值观的对齐至关重要。使用“越狱”方法测试LLMs生成有害或不安全内容的能力，增强对齐鲁棒性。
开发先进的评估来处理LLMs的灾难性行为和倾向至关重要。这一进展集中在两个方面：
通过发现LLMs的行为来评估LLMs，并评估它们在回答问题和做决策时的一致性。
通过与真实环境互动来评估LLMs，测试它们通过模仿人类行为解决复杂任务的能力。
生物学和医学：医学考试、应用场景、人类
教育：教学、学习
立法：立法考试、逻辑推理
计算机科学：代码生成评估、编程辅助评估