人工智能大模型评测平台白皮书 2024.docx

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1、企业社会责任的体现，有助于提升企业的社会形象和公众信任.2.2评测内容在人工智能领域，大模型的评测是一个妥维度、多目标的兔杂过程，它涉及到模型的功能、性能、安全性.可解释性、可靠性、经济性等多个方面.评测内容的广泛性要求我们不仅要关注项型在特定任务上的表现，还要考虑其在不同环境和条件下的稳定性和泛化能力.随蓿Al技术的快速发展，大模型在各个领域的应用日益广泛，对大模型的评测需求也日益堪长.在功能性方面，大模型评测集中在三个核心领域：任务特定性能、多任务能力以及交互能力.对于任务特定性能，大模型在执行如语古翻译或图像识别等特定任务时，必须展现出色的衷现.这涉及到模型的准确度、处理速度以及对不同数

2、据集的适应性,多任务能力则强调大模型在广泛任务类型上的泛化能力，评测时需综合考量模型在多样化任务上的表现，包括其对未知任务的适应性和表现.此外，交互能力评测关注于大模型与用户交互的流畅性和有效性，包括模型对用户输入的理解、回应的自然性，以及对话上下文的关联性,这些都是提升用户体验的关犍因素.综合这些功能性需求的评测，可以全面地评估大模型在实际应用中的性能和潜力.在性能方面，大根型的评测集中在准除度、效率和可犷展性等关键维度,准确度是评测的核心，它直接决定嗔型输出的可比性，尤其在医疗和法律等茴风险较域，准确度的水平亘接影响若决策的质显.效率则涉及模型处理输入并提供的出的速度，以及在整个计或过程中

3、所消耗的讨算资源和能源,一个高效率的模型能移在维持性能标准的同时减少用户的等待时间,并有效降低运行成本.可旷展性是评测模型是否能够适应未枭业多篙求的变化，例如处理更大数据集或更复杂的任务.这要求模型具备通过堵加资源投入或参数调整来提升性能的能力，从而保障其长期的实用价值和适应性.综合这些性能指标的评测，可以确保大膜型在满足当前需求的同时,也具备未来技术发展和业务扩展的潜力.在安全性方面，大模型的评测覆卷数据隐私、系统安全和伦理合规这三个基本而关键的领域.数据隐私强调在处理敏感信息时，模型必须实施有效的保沪措施以防止数据泄露,评测过程中需要严格检查模型是否具备健全的防私保护机制.系统安全则关注模

4、型对于恶意攻击的防御能力，包括对抗性攻击和模型液用等风险，确保模型在面对这些潜在威胁时的安全性和稳定性.伦理合规要求模型在设计和应用过程中避循社会伦理标准和法律法规，防止产生蚊视或不公平的结果，确保技术应用的社会膨响正面目负责任.综合这些安全性指标的评测，旨在为大模型提供一个安全、可光且稳定的运行环境，保障其在实际部署和应用中的安全性和可信籁性.第三章业界大模型评测平台现状针对上述大模型评测需求，诸多科研机构和头部公司已经开展了广泛的相关阴究与实践.我们调研了业界典型大模型评测平台,充分掌握平台能力以及它们在实际应用中的表现，并分析了这些平台的优势和不足.3.1 业界典型大模型评测平台 Ope

5、nCompassOPenComPaSS是由上海AI实验室精心打造的一个开源、全面目高效的大模型评测平台.该平台的评测框架完全开源，使用户能够自由访问和修改怦测代玛，以满足不同的评测需求，同时保证评测过程的透明性和可豆现性，便于学术界和工业界的研究人员进行结果的验证和比较.OPenComPaSS支持包括零样本、小样本和思维道在内的多样化评测方式，构建一个多维度的评估体系，全面反映模型在知识、语言、理解.推理等方面的能力.为应对大规模多数量模型的泮测挑战，OPenCompass提供分布式评测方案，支持单机或集群上的并行处理，显著提高评巩效率.通过巧妙的任务分割与合并策略，实现计算负载的均衡，充分利

6、用所有可用的计算资源,使得在资源充足时，千亿参数量圾模型的全面评见可以在极短时间内完成。此外,OPenComPaSS不仅支持开源模型的评测，还为开发者提供简洁的模型接口，方便接入API模型，已经支持OPenAI.Claude.Pa1.M等众多APl袋型的评测.OPenComPaSS的设计灵活性允许用户通过预留接口轻松添加新的评测数据集和模型，自定义数据划分策略,甚至接入新的集群管理后端，极大地拓展了评测模型的类型和范围.作为一个公开的评测平台，OPenComPaSS向技术社区全面开放，支持的数电集及各数据线的多版本提示词都可以供用户一键下载，确保了评测结果的可且现性.在多模态能力评刑方面，OP

7、enCOmPaSS潴盖从感知到认知能力的多个细均度评估维度，如目标检测、文字识别、动作识别.图像理解、关系推理等，为多模态大模型提供全面的能力评估,同时，OPenComPaSS提供公开的评测榜单，降低评测门槛，鼓励技术社区提交评测申请，评测结果将实时更新在榜单上，为用户提供百观的模型性能比较. 百度大模里内容安全评测平台百度大模型评测平台是一个专为大语言模型（1.1.MS）设计的综合性评测系统，提供内容安全等多维度的评测服务.该平台的建立和运作严格遵守国家法律法规，如网络安全法和G互联网信息服务管理办法,确保大模型给出的内容合法合规，避免不当内容的产生，保护用户陷和安全，防止模型被滥用.内容安

8、全评测在Al领域尤为王要，因为大语力模型强大的生成能力可能带来包括色情.易力、歧视或虚假信息在内的风险，对社会和个人造成不良影响.百度大模型评测平台通过标准化的评测流程，确保侵型的安全性和可靠性.平台的评测服务基于科学严谨的流程设计，结合自动化工具和专业团队，对模型内容进行深度审含.这一流程涉及数据预处理.规则匹配、深度分析、人工审核以及结果反馈等环节，确保评测的全面性和准确性.此外，怦测不仅限于内容安全，还涵孟性能、功能及应用场景适应性等，构成一个全面的触评犯体系，使开发者能够全方位了解噢型表现.3.2 各平台的优劣势分析业界的大模型泮测平台在多个方面展现出显著的优势，这些优势共同推动大语言

9、模型评测技术的发展.并为用户提供高效、可靠的服务.首先，这些平台在评测的全面性方面做得非薄出色.多数平台在评估镇型时，不仅生视其语言生成能力，还综合考虑了模型在豆交情境中的推选、决策、学习以及适应等多方面的能力.例如，百度大模型评测平台依据国家相关法规和标准,包括网络安全法和互联网信息服务管理办法,进行安全评测,确保大模型的输出内容合法合规，避免生成违法违规信息，保护用户障私,昉止模型被用于不良目的.这种全面的评估方式为研究人员和开发者提供一个更为全面的模型能力视图，有助于他们深入理解模型的性能.其次，多样化的评测方式是这些平台的另一大特色,平台如AgentBenCh支持零样本评测、小样本评测

10、和思维链评测等，能够更全面地评估模型性能.零样本评测衡量模型在未经特定任务训练时，面对新任务的理解与执行能力；小样本评测则检蛇模型在仅提供少量样本后，对新任务的快速学习与适应水平；而思维链评测通过模仿人类思维过程，对模显处理豆杂问跑的推理及解决能力进行泮估.这种多样化的评测方式使得平台能够适应不同类型的模型和应用场景，为用户提供更加精准的泮测服务.另外，分布式高效评测是这些平台的显著特征.一些平台如OPenComPaSS握供分布式评型方案，支持在单机或集群上并行处理计算任务，显若提高评刑效率.通过分割大任务、合并小任务等策略，实现计仅负载的均衡,充分利用所有可用的计算资源.在资源充足的情况下，

11、OPenComPaSS能够在短时间内完成干彳次数量级模型的全面评测.这种分布式的评第四章中国移动弈州飘大模型评测平台为了全面解决人工智能大模型评测在技术蛤证、总量控制、风险管理和合规性等多个层面上的需求，同时克服当前评测过程中存在的多种局跟性问题，我们提出构建一个高效智能的大模型评测平台.该平台能够蛹保评测流程的标准化、安全性、公正性，并提.升数据集的多样性和代表性.同时，通过降低技术门Ilfi和优化分布式评测系统的推沪，我们致力于提供一个更加高效、经济、且易于接入的评测平台.4.1 设计原则和思路在“弃衡“大模型泮测平台构建过程中，我们采取一系列设计原则和实现思路，确保平台的高效性、用户友好

12、性和未来的可持续发展.设计原则主要包括以下三点.一是强化智能化自动化”的原则。通过自动化流程，我们显著降低了对人工干预的需求.同时，采用人工智能和机器学习技术不仅提升了评测的效率和精确度，也使得平台畿町根据历史数据不断学习和优化怦羽第珞，以实现评测过程的持续改进和自我完善.二是保障灵活可扩展性的原则.”模块化设计让我们挺将发杂的评测流程分解为独立的功锢模块，不仅提升了平台的灵活性,也便于未来的扩展和升级，每个模块都镶独立运作，同时与反他模块有效协同，保证了平台的长期适用性和前瞻性.三是坚持”交互体验设计”的原则.这意味若卷项设计和功能决策都以用户体验为核心.为了确保用户能够迅速地掌娓平台的使用

13、并高效执行评测任务，我们提供了直观易操作的用户界面和流程.此外，通过详尽的帮助文档和在妓客服支持,我们进一步降低了用户的学习门槛.基于以上原则，提出以下设计思路.一是“全流程自动化”，利用了人工智能与机器学习技术，实现了从数据整理到评犯报告生成的自动化，同时通过智能分析提升了评测的准踊性。二是模块化架构“，增强了平台的灵活性和可扩展性，使平台功能可分解为独立却能协同工作的模块,三是专注于“交互体脸设计，通过深入研究用户习惯与需求，打造出筒洁而直观的用户界面和交互流程.通过这些原则和思路的指导，我们可以有效地构建一个高效智能的大模型评测平台，8在满足在技术粉证.质量控制、风除管理、合规性等多个层

14、面的评测需求,同时该平台也致力于克服当前评测过程中面临的诸多局限性，提供标准化、公正、安全且易于操作的评羽服务,从而推动大模型技术的持绫创新和应用拓展.4.2 平台整体架构奔衡”大模型评测平台整体架构采用分层与模块化的设计理念，主要由底层能力层.评测管理层、评测执行层、结果分析层和行业应用层五大部分构成，确保了评测过程的高效性、准确性和安全性，平台整体架构如图所示：行业应用展XlkVKffH币海满分析IR海嘉执行IB”M9M层屈能力居底层能力层是整个评测平台的基石，确俣了平台的架构均定和百效运行.平台本身具备强大的计算能力和稳定的架构，能够支撑起大规模数捌处理和豆杂犊型的运算需求,该层的合了容

15、器化摒排技术，深度学习和大模型技术，以及自动执行、数据处理和榴虫技术，这些矮力共同构建了一个高效、智能的评测环境,为大模型的性能评估提供了坚实的后盾.评犯管理层由数据管理层和犊型管理层共同组成.数据管理层专注于数据的存储、清洗和构建，通过高可靠性数据库系统支持大规模数据集的存储与快速检索，自动去除噪声和异常伯，并提供数据版本控制与访问权限管理，牌保数据安全与完整性.模型笆理层则支持模空接入、版本控制和安全性堆沪，支持多种大模型接入，记录模型变更历史，便于性箜比较和模型更用，提升评测效率.评测执行层作为自动化评测流程的关域,负责任务分发.迸度监控和结果收集.它智能调度评测任务,提供实时诳度监控，

16、确保任务项利腴行，并具备异常检测与处理能力，保障任务连续性和稳定性.此外，执行层详细记录评测过程日志,便于问鹿诊断和策珞优化.评泡分析层则深入分析数据，提供全面评估.它进行数据预处理，利用Al技术自动判定和分析评测结果，评估旗型住铺指标，并提供数据可视化工具羯助用户理解模型性能,同时，该层严格遵守数据安全和除私俣护标准，确保评测活动的安全性和合规性.通过这些层次的t办同工作，平台为大模型的评测提供了一个坚实、高效和智能的环境.行业应用层作为大模型评汉!的应用领域，笈盖了工业、农业、医疗、交通、市政等多个关蛙行业触域,该层利用评测平台提供的全面评估能力，针对各行业特点定制评测方案，充分挖堀模型优劣势，确保大模型在实际应用中发挥出最大价侑,同时，平台不断收集各行业数据，持续优化滓测算法，以满足日益复杂的行业需求.4.3 平台特色及创新点评测平台主要特色1 .对标