模型评估 (Evaluation)

为什么要做评估？

AI圈子热闹非凡，几大顶级模型都在发布会上晒图表，喊着自己世界第一。但问题是：你们到底是怎么比出来的？

如果不搞清楚大模型评估，它们就是看不透的黑盒。

评估的四大目的

1. 对比核心能力：了解不同模型在知识、推理、编程等维度的相对强弱
2. 指导用户选择：量化的分数决定把钱付给谁
3. 评估训练成果：参数修改后是变聪明还是变笨了
4. 指引技术迭代：发现短板，明确优化方向

该评估什么？

• 基础能力：语言理解、知识储备、翻译
• 推理能力：数学题、逻辑陷阱
• 垂直能力：写代码、医疗报告、法律文书
• 安全性：拒绝有害信息、避免幻觉、防止偏见

核心基准测试 (Benchmark)

MMLU - 综合学科知识

57个学科，4选1单项选择题，覆盖数学、历史、法律、医学等。

MMLU-Pro - 难度升级版

• 选项变多：4选1 → 10选1
• 难度加大：删掉送分题
• 思维链：不仅要答案，还要推理过程

GSM8K - 数学逻辑

专门考数学逻辑，就像让AI做小学奥数题。

HumanEval - 编程能力

给一个函数名，让AI补全代码逻辑。

GPQA Diamond - 研究生水平

即使把题目复制到Google，也搜不到直接答案，必须真正理解原理。

HLE (Humanity's Last Exam) - 人类最后的防线

如果AI能在这套题上拿满分，那人类已经阻挡不住AI了。

来源：Easy AI 教程 标签：#EasyAI #AI教学 #教程 #模型评估 #Benchmark