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TEL'M: 语言模型的测试和评估
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文回顾了大语言模型（LLM）评估的历史轨迹，强调了对统一评估体系的迫切需求，并呼吁人工智能社区共同解决LLM评估的挑战，确保其可靠性、公正性和社会利益。
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关键要点
- 大语言模型评估方法学的引入和标准化是一个重要的挑战。
- 本文追溯了 LLM 评估的历史轨迹，从图灵提出的基础问题到现代人工智能研究的时代。
- LLM 的发展被划分为不同的时期，每个时期都有独特的基准和评估标准。
- 随着 LLM 越来越像人类行为，传统评估指标如图灵测试变得不太可靠。
- 强调了对统一评估体系的迫切需求，考虑到模型的社会影响。
- 主张在评估方法上进行定性转变，强调标准化和客观标准的重要性。
- 呼吁人工智能社区共同解决 LLM 评估的挑战，确保可靠性、公正性和社会利益。
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