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1、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

2、，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目录CONTENTSCONTENTS01/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，

3、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

4、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。2

5、022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

6、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