这篇文章涵盖了评估大型语言模型性能所使用的最常用的基准测试。

在本系列的先前部分中，我们介绍了LLM评估的工作原理等内容，以及用于评估LLM的核心指标和最重要的评估框架。

如果你是第一次接触大规模语言模型评估这个话题，这里有一个快速提醒。LLM基准通过标准化流程帮助评估各项任务指标，从而帮助评估大规模语言模型的表现。

基准测试包含您用来评估大型语言模型的所有必要设置和数据，包括等等：

• “基准数据集”（相关任务/问题/提示及其预期答案）
• 如何向大模型提供输入提示
• 如何解读和收集模型的输出
• 需要计算哪些指标和分数，以及如何进行计算

这些共同提供了一种一致的方式来比较不同模型的性能。但你应该选择哪个LLM基准呢？这主要取决于你的需求，比如你打算用大规模语言模型来做什么。让我们开始吧！

有兴趣了解大语言模型的基准测试吗？请继续阅读这篇文章的其余部分！

在找生成软件代码的模型吗？请查看本系列的下一篇，它专注于代码生成基准。

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最初发布于https://symflower.com。

附注：原文中的下划线符号在中文翻译中保持一致，以匹配原文格式。