大模型验证评估

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大模型验证评估#

大模型评估正从“单一指标打分”迈向“多维动态对齐”的新阶段。随着模型能力跃升，传统自动指标（如 BLEU、ROUGE）已难以反映真实语义与人类偏好，业界正转向以 GPT-4、Claude 等强模型作为裁判的自动化评估（如 AlpacaEval、MT-Bench），并结合多维度人工评测（有用性、安全性、事实性、风格一致性）。同时，评估范式从静态测试集走向动态对抗（如 HELM、Big-Bench Hard）、领域专项（医疗、法律、代码）和长上下文压力测试。近年来，评估更强调“对齐人类意图”与“价值观校准”，引入偏好一致性、幻觉检测、可解释性追踪等新维度。大模型评估，已不仅是性能度量，更是模型可信、可控、可落地的核心保障体系。

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EVA 实践 :computer:	CODE 01: OpenCompass 评估实践	Markdown, Jupyter, 文章	:white_check_mark:

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