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对于离线指标 除了

模型基本性能的准召等等各项指标之外针对每一项子任务可以采用对应的指标例例如文本生成类的等等图像类的P等等。 另外针对于每种子任务目前专门测试集在逐步完善。例如p:_上面有多种各个维度的任务数据集这些测试集都可以用来测试大模型在某个维度的具体效果如何。 对于业务指标这里不讨论类似点击率这种上线后用户操作反馈的指标。 对于类似这种集合来说我感觉其实对于真正测试大模型的效果可能过于简单了更像是测试大模型覆盖了 哪些子任务的子任务测试集 类比的话我感觉更像是功能 意大利手机数据库 测试集而不是效果测试集。 设计变革——大模型的设计方法 实际上中很多都是类似俄语问答上下文冲突等等具有明确的正确错误概念的任务。例如上面图片中是我翻阅了我认为相对正误边界模糊一些的 的任务中的一些示例依旧可以看出问题其实相对于现实真实问题来说测试集中的问题边界清晰度高得。 例如现实问题中不会出现我有一些书我丢了一半我现在还 有几本书这种显性缺失的 情况而更可能是我上面以P的会话 喀麦隆电话号码列表 能力举例的今天我是第一天上班我应该穿什么衣服要解答这个问题实际上需要至少知道个人性别身高体重公司着装规定个人着装偏好天气情况等等前置信息才能给出答案甚至还需要考虑不同国家地区的文化差异。 而这些隐含信息是否能够判断出来是缺失的我觉得这种问题才是真正能够测试大模型能力的问题。