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一个针对大型语言模型的 S.C.O.R.E. 评估框架：安全性，共识性，客观性，可重复性和可解释性
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原文中文，约2000字，阅读约需5分钟。
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内容提要
本文探讨了生成式大型语言模型（LLMs）的人工评估方法，提出了ConSiDERS-The-Human评估框架，涵盖一致性、评分标准等六个支柱。同时引入SECURE基准测试，评估LLMs在网络安全中的表现，并提出SciEval基准以解决数据泄露问题。最后，介绍了COGNET-MD工具包用于医学领域的评估，旨在提升LLMs的可靠性和实用性。
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关键要点
- 生成式大型语言模型（LLMs）的人工评估应跨学科，以确保实验设计和结果的可靠性。
- 提出了ConSiDERS-The-Human评估框架，包括一致性、评分标准、差异化、用户体验、负责任和可伸缩性六个支柱。
- 引入SECURE基准测试，评估LLMs在网络安全中的表现，重点关注工业控制系统领域。
- 提出SciEval基准评估体系，解决数据泄露和主观问答能力评估的问题，基于Bloom的认知分类学。
- 介绍COGNET-MD工具包用于医学领域的评估，包含评分框架和多项选择题数据库，以提高LLMs解读医学文本的能力。
- 提出TrustScore框架，用于评估LLMs的响应与其内在知识的一致性，增强与人类判断的相关性。
❓
延伸问答
什么是ConSiDERS-The-Human评估框架？
ConSiDERS-The-Human评估框架由一致性、评分标准、差异化、用户体验、负责任和可伸缩性六个支柱组成，旨在提高大型语言模型的评估可靠性。
SECURE基准测试的主要目标是什么？
SECURE基准测试旨在评估大型语言模型在现实网络安全场景中的性能，特别关注工业控制系统领域。
SciEval基准评估体系解决了哪些问题？
SciEval基准评估体系解决了数据泄露问题和缺乏主观问答能力评估的问题，基于Bloom的认知分类学进行系统评估。
COGNET-MD工具包的用途是什么？
COGNET-MD工具包用于医学领域的评估，包含评分框架和多项选择题数据库，以提高大型语言模型解读医学文本的能力。
TrustScore框架的主要功能是什么？
TrustScore框架用于评估大型语言模型的响应与其内在知识的一致性，增强与人类判断的相关性。
大型语言模型在网络安全中的应用存在哪些问题？
大型语言模型在网络安全中的应用面临幻觉和缺乏真实性等问题，导致信心下降。
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