本文探讨自然语言生成（NLG）的评估方法，分析自动指标的应用与验证，提出最佳实践和未来研究方向。研究表明，现有评估方法存在缺陷，建议采用层次化评估框架和新的评估协议，以提高评估的可靠性和有效性。

本文综述大语言模型评测研究，涵盖多语种NLP任务、开放对话、K-12教育、AIOps及科学能力等基准。发现ChatGPT等模型表现优异，但自动指标与人工评估差异大，部分基准质量低，非英语评估存在偏差，需本地数据校准。

该文综述大语言模型对话评估研究，发现GPT-4在多轮对话生成上质量出色，ChatGPT在摘要、简化、语法纠错任务中多优于其他模型，但经典自动指标得分偏低，人工评估显示黄金参考质量较差；GPT-4模型排名与人类判断较一致，语法纠错一致性较低。研究还涉及阿拉伯语多轮指令、MINT工具反馈、LLM-Eval多维评估、SciEval科学能力、L-Eval长上下文及xDial-Eval多语言基准。

该研究探讨了机器翻译评估指标在对抗性合成文本上的性能，发现自动指标过度惩罚对抗性降级翻译，BERTScore评级不一致，推动更稳健的指标开发。

本文探讨了减轻大型语言模型毒性的策略，分析了这些策略对模型偏差和质量的影响。研究发现，干预策略可以优化自动指标，但会减少模型覆盖率，同时人类评分员通常不会同意高自动毒性得分。这凸显了评估语言模型毒性的微妙之处。