大型语言模型在自然语言生成任务中的系统评估
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。研究论文从自然语言生成任务的角度全面评估了 ChatGPT、ChatGLM、基于 T5 的模型、基于 LLaMA 的模型和基于 Pythia 的模型等众所周知且表现良好的大型语言模型的性能，并提出了一种常见的评估设置，其中包括输入模板和后处理策略，通过与详细分析相结合的自动结果来报告研究结果。
该研究评估了ChatGPT-3.5和GPT-4在入门级编程任务中的表现，并提出了利用LLMs进行教学和评估的可能性。研究选择了72个Python任务，结果显示得分高，正确响应率为94.4％至95.8％，为将LLMs应用于编程教育和评估开辟了新的途径。
