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AI 取分策略：语言模型在评估中可以有意地表现不佳
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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
自然语言处理（NLP）领域近年来致力于计算化建模，大型语言模型（LLMs）的出现使得以生成模型为动力的通用性、任务无关的方法成为主流。为了对评估和分析提出挑战，加大对可靠系统的需求，我们主张重新思考NLP中任务和模型评估的涵义，并追求对语言的更全面视角，将可靠性放在核心地位。为了实现这一目标，我们回顾了现有的划分式方法，并提出了多方面评估协议的建议。
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关键要点
- 语言理解是多方面的认知能力，NLP领域致力于计算化建模。
- 大型语言模型（LLMs）的出现使生成模型成为主流，导致传统语言任务划分不再适用。
- 评估和分析面临挑战，增加了对可靠系统的需求。
- 主张重新思考NLP中任务和模型评估的意义，追求更全面的语言视角。
- 提出多方面评估协议的建议，以实现对模型功能能力的深入理解。
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