张芷铭的个人博客大模型评测是衡量大规模 AI 模型性能的多维度过程，涵盖准确性、泛化能力、公平性、效率和安全性。
评测维度
| 维度 | 说明 |
|---|---|
| 性能评估 | 准确性、精度、召回率等指标 |
| 泛化能力 | 不同领域和任务的表现 |
| 公平性和偏见 | 性别、种族等偏见检测 |
| 效率和资源消耗 | 训练时间、推理速度、内存占用 |
| 安全性和鲁棒性 | 对抗样本测试 |
主要评测方法
| 方法 | 说明 |
|---|---|
| 基准测试 | ImageNet、CIFAR-10、GLUE、SuperGLUE 等标准数据集 |
| 交叉验证 | 多次训练测试减少偏差 |
| 对抗测试 | 对抗样本测试鲁棒性 |
| 用户体验测试 | 用户反馈和实际应用评估 |
重要基准
| 基准 | 论文 | 说明 |
|---|---|---|
| GLUE | openreview.net | NLP 多任务评测平台 |
| SuperGLUE | arxiv.org | GLUE 增强版，更具挑战性 |
| BERT | arxiv.org | 预训练方法与多任务表现 |
关键论文
| 论文 | 主题 |
|---|---|
| Adversarial Examples Are Not Bugs, They Are Features | 对抗样本与模型安全性 |
| Measuring the Reliability of Large Language Models | LLM 可靠性评测方法和指标 |
评测流程
- 选择基准数据集和任务
- 设计评测指标
- 执行测试并收集结果
- 分析性能、公平性、安全性
- 与基线模型对比
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