2023“弈衡”通用大模型评测体系白皮书-中国移动_24页_3mb

人工智能大模型（AIGC）作为生成式人工智能的核心技术，近年来呈现爆发式发展。国内外科技巨头如微软、谷歌、META等加速研发并拓展至搜索、办公、医疗、金融等多个领域，中国百度、腾讯、华为等头部企业也在推动自主可控的模型研发。随着模型能力的提升，其评测需求日益增加，评测体系需兼顾模型的通用性、多任务适应性及实际应用场景的复杂性。

大模型评测面临多维度挑战：一是模型复杂性导致评测需覆盖文本生成、图像处理、语音合成等多样化任务；二是模型泛化能力的评估需考虑低资源场景与专业领域差异；三是安全性风险，如对抗样本攻击可能影响模型输出的可靠性；四是交互性与应用性指标缺乏统一标准，需平衡客观与主观评价。评测需重点关注模型在噪声环境下的稳定性、生成内容的伦理合规性及跨领域适应能力。

当前评测体系已形成四大核心维度：模型性能（如分类准确率、生成任务指标）、模型泛化能力（零样本/少样本测试）、模型鲁棒性（对抗样本防御、任务完成率）及模型能效（训练与推理能耗）。评测方式分为客观评测（依赖统计指标如BLEU、F1值）与主观评价（专家评分标准）。评测数据需涵盖自然语言处理、计算机视觉、语音识别等多个领域，并遵循丰富性、公平性与准确性原则。

中国移动技术能力评测中心提出的“弈衡”通用大模型评测体系，采用“2-4-6”架构，即2类评测场景（基础任务与应用任务）、4项评测要素（方式、指标、数据、工具）、6种评测维度（功能性、准确性、可靠性、安全性、交互性、应用性）。该体系通过自动化工具实现数据管理、评测执行及结果分析，推动评测标准化与产业协同。未来评测技术将聚焦多领域定制化评估、安全性检测方法、可解释性研究等方向，以应对模型在特定场景下的性能差异与伦理风险，促进AIGC技术的成熟应用与生态发展。