大语言模型综合性能评估报告

大语言模型综合性能评估报告张家铖、@新媒沈阳 团队2023年8月7日（如有错误 提醒后修订）清华大学新闻与传播学院新媒体研究中心报告介绍 近年，大语言模型以其强大的自然语言处理能力，成为AI领域的一大热点。它们不仅能生成和理解文本，还能进行复杂的分析和推理。本报告的目的是深入探讨并评估这些大语言模型的综合性能，同时将市面上的同类产品进行比较。 为全面了解大语言模型的性能，本报告将从生成质量、使用与性能、安全与合规三个维度进行评估，包括但不限于上下文理解、相关性、响应速度以及其在特定任务上的应用表现。此外，本报告还将探讨这些模型在不同知识领域，如创意写作、代码编程、舆情分析、历史知识等方面的回答情况，以及其在解决实际问题中的有效性和局限性。 评估完成后，本报告将深入分析不同大语言模型之间的优劣，并提供竞品对比。根据各大语言模型在各项性能指标上的表现，分析其背后的技术和架构差异，以及这些差异如何影响其综合性能。通过这一深入的评估和比较，本报告旨在为读者提供关于大语言模型的全面和客观的视角，以帮助他们在选择和应用这些模型时做出更加明智的决策。01 / 大语言模型简介02 / 大语言模型评估体系03 / 大语言模型评估结果分析04 / 大语言模型未来发展建议目录CONTENTS01 / 大语言模型简介 大语言模型：从数据到涌现 大语言模型（LLM）是基于深度学习技术构建的强大语言理解和生成模型，通过大规模文本数据的训练，它能够生成具有语义和语法正确性的连贯文本。基于注意力机制的序列模型，LLM能够捕捉上下文信息，并在各种自然语言处理任务中广泛应用，如对话系统、文本翻译和情感分析。大模型的显著特点大模型开发的充要条件01 / 大规模的数据02 / 强大的计算能力03 / 高效的算法和模型架构04 / 高质量的标注和标签01 / 数据驱动，自主学习02 / 类人的表达与推理能力03 / 迁移学习的能力04 / 跨模态的理解与生成2023年2月6日Google官宣由对话应用语言模型LaMDA驱动的Bard。2023年3月16日百度召开新闻发布会，主题围绕新一代大语言模型、生成式AI产品文心一言。2023年4月11日阿里云大模型“通义千问”向企业客户于4月7日开启内测，于4月11日正式发布。2023年5月4日微软发布搭载了GPT-4的搜索引擎 New Bing 。2023年3月15日Anthropic 发布了一款类似ChatGPT的产品Claude。2023年2月20日复旦大学邱锡鹏教授团队发布国内第一个对话式大语言模型MOSS。2023年3月15日清华大学唐杰团队官宣发布基于千亿参数大模型的对话机器人ChatGLM。2022年12月15日昆仑万维发布了 “昆仑天工” AIGC 全系列算法与模型，并宣布模型开源。2023年3月15日OpenAI推出多模态模型GPT-4，不仅能够阅读文字，还能识别图像并生成文本结果。2022年11月30日OpenAI发布了推出ChatGPT，主打对话模式，甚至可以承认错误、且拒绝不恰当的请求。2023年5月6日科大讯飞正式发布星火认知大模型。 2023年前后大模型产品创新浪潮工具选择优化创新市场竞争合法合规用户体验风险管理评估可帮助用户和企业了解各个模型的优劣，从而选用最适合其需求和应用场景的工具。评估可以揭示模型在处理不同任务时的性能差异，提供了改进和创新的方向。评估可以识别生成结果的错误，从而改进用户体验并提供更好的服务。综合性能评估是展示产品竞争优势的方式，也是了解市场需求和竞争格局的途径。评估模型的性能，特别是在内容安全性、隐私保护和版权保护等方面，是确保其符合法律和监管要求的关键步骤。评估可以揭示潜在的风险，如偏见、敏感内容处理不当或隐私泄露等，从而制定相应的策略来减少这些风险。综合性能评估 大模型进步关键：评估驱动创新02 / 大语言模型评估体系 大语言模型评估维度与指标注:“领域适应能力”测试中的知识领域包括，代码编程、数学计算、创意写作、舆情分析、医学咨询、历史知识、法律信息、科学解释、翻译。 大语言模型评估维度与指标文心一言讯飞星火通义千问昆仑天工GPT-4ChatGPT 3.5Claude评估大模型5分：回答完全理解了上下文，并且高度相关。4分：回答理解了大部分上下文，但可能略微缺乏深度或完整性。3分：回答对上下文有基本理解，但可能有遗漏或不够准确的部分。2分：回答在上下文理解上有明显问题，相关性较弱。1分：回答几乎没有理解上下文，与之(完全)不相关。评估规则（5分制）以“上下文理解”为例： 评估规则与产品说明03 / 大语言模型评估结果分析注：总得分率=生成质量*70%+使用与性能*20%+安全与合规*10%；由于评估的条件、时间以及模型随机性等限制，本次评估结果不可避免存在一定主观性，未来将进一步优化评估模型；评估截⽌时间为2023年6⽉30⽇。 综合性能评估结果•使用便捷受限，多类插件扩增能力边界；•响应速度较慢；•模型鲁棒性高，对输入变化的适应能力强，对于错误输入的回应表现佳。•遵循内置标准和算法调优，防止产生色情、暴力、憎恨和偏见言论、及其他不适宜的内容；•注重用户隐私保护，不储存个人信息和用户数据；•尽力避免使用使用受版权保护的材料。生成质量：81.44%语义理解•具备超长连续对话和理解能力；•中文语义理解欠佳；•陷阱信息识别能力强，逻辑推理表现出色。输出表达适应泛化•回答内容的相关性、可读性、多样性和创造性水平均处于同类产品前列；•回答时效性较弱，需自行配置插件。•知识领域广，专业化程度高；•支持多种语言的文字内容生成；•角色和场景模拟表现出色。使用与性能：71.43%安全与合规：78.18% GPT-4•使用便捷，插件“ChatFile”赋能超长文本输入；•响应速度快；•模型鲁棒性高，对于意外、错误或极端情况下的回应表现较好。•内容安全把握细微，在符合安全和偏见审核规范的前提下有较高的应答尽答率；•注重用户隐私保护，具备完善的用户协议；•重视版权保护，对于涉版权内容提供原始来源。生成质量：76.98%语义理解•上下文理解和中文语义理解能力出色；•能够识别大多数陷阱信息；•具备较完整的推理过程。输出表达适应泛化•生成回应的相关性和可读性高；•能够生成多样化和一定创造性的信息；•时效性在插件的加持下大大提高。•具备多种知识领域的专业化知识；•支持多种语言，支持文字和图像生成；•能够模拟角色的语气及语调。使用与性能：72.38%安全与合规：78.18% 文心一言•使用便捷性受限；•模型响应十分迅速；•模型鲁棒性高，对输入变化的适应能力强，具有持续的监控和反馈机制。•训练内容经过严格筛选和过滤，对存在安全隐患的提问敏感性较强；•致力于遵守适用的隐私法律和法规；•无法保证完全不侵犯版权，用户需自行判断。生成质量：73.03%语义理解•上下文理解出色，中文语义理解欠佳；•稳定识别和指正陷阱信息；•具备高水平的逻辑推理能力。输出表达适应泛化•回答内容相关性强，可读性高；•回答内容丰富多样化，创造性较强；•难以回答时效性要求高的问题。•具备广泛领域的专业化知识；•支持多种语言的文字生成；•角色和