大型語言模型評估

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inzicht - 大型語言模型評估

本文提出了一種針對開源大型語言模型 (LLM) 的大規模提示探索方法 (PrExMe)，用於評估機器翻譯和摘要任務，探討了不同提示策略對評估結果的影響，並發現了一些穩定和易變的模式。

大型語言模型（LLMs）並非人類語言處理的模型，而是通用的模式學習機器，能夠從任何結構化的輸入中提取預測模式，無論其是否符合人類語言結構。

本文提出了一個利用胡言亂語遊戲來評估大型語言模型 (LLM) 在創造力和邏輯推理方面能力的模擬框架，並分析了不同 LLM 在遊戲中的表現，揭示了它們的優勢和需要改進的地方，特別是LLM 對於低頻詞彙的處理能力不足。

文章介紹了一個名為 P-MMEval 的全新基準測試，用於評估大型語言模型的多語言能力，涵蓋基礎自然語言處理和進階任務，並提供多語言平行語料，旨在更全面、一致地評估模型跨語言遷移能力。

大型語言模型的預測能力會隨著時間推移而下降，即使透過資訊檢索技術提供最新資訊，這種下降趨勢依然存在，突顯出持續模型更新的必要性。

本文提出了一種基於專家產品 (PoE) 框架的新方法，用於高效地評估大型語言模型 (LLM) 生成的文本。

大型語言模型 (LLM) 擅長編碼語言形式，但在理解意義方面表現出局限性，它們對意義的掌握在很大程度上取決於與形式的統計關聯。

RoCar 是一種基於圖數據結構的評估方法，旨在透過隨機建構社交網路圖和評估任務，更公平地評估大型語言模型的推理和記憶能力。

本文提出了一種名為 GEM（生成式互資訊估計器）的新型指標，用於在沒有黃金標準參考的情況下評估大型語言模型（LLM）生成資訊判斷的能力，並將其應用於評估 LLM 生成學術同行評審的品質。

本文介紹了一個新的基準測試 LIFBench 和評估框架 LIFEval，用於評估大型語言模型在長文本情境下指令遵循的性能和穩定性。

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