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。

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。