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1、人工智能大模型工业应用准确性测评 2024年3月版1一、前言2 为贯彻落实党中央国务院关于促进人工智能发展的决策部署，中国工业互联网研究院依托通用人工智能与工业融合创新中心（简称“中心”），联合香港科技大学、中国经济信息社，深入研究人工智能大模型在工业领域的应用性能、技术架构、标准体系，并在此基础上，形成本报告。结合工业企业大模型应用情况调研，本报告在原有工业知识问答准确性测评的基础上，新增数据分析、工程建模、文档生成、代码理解等四大场景，构建测试数据集，对国内外具有代表性的大模型进行测试，发布新一轮的准确性测评报告，供业界进行参考。本报告测评结果虽经中心专家委论证，但因大模型迭代速度快，技术

2、复杂，囿于工作团队专业知识和能力，报告难免存在分析结论不足等问题，且测评结果仅适用于测试期间，欢迎大家批评指正。2023年初至今，大模型技术发展突飞猛进，已逐步渗透至工业领域诸多环节，涵盖了知识问答、工程建模、数据分析、文档生成、代码理解等场景，正快速成长为工业转型升级和创新发展的重要动力。二、测评内容3依托国家工业互联网大数据中心，聚焦重点工业行业，汇集高质量语料，形成工业语料库，支撑大模型在工业领域应用测评；结合工业企业调研，在原有知识问答基础上，新增四类工业应用测评场景，开展大模型在各应用场景的准确性测评。工业应用准确性测评解 答 计 算 机编 程 问 题，分 析 工 业 设计、控 制

3、代码 安 全 性、计算复杂性。代 码 理 解面 向 工 业 应用，有逻辑、有 条 理 地 生成 总 结 性、分 析 性 的 文本。文 档 生 成面 向 工 业 场景 基 础 结 构化 数 据，分析 现 象，描述 趋 势，得出结论。数 据 分 析面 向 工 业 问题，选 取 基础数学知识，建 立 数 学 模型进行求解。工 程 建 模结 合 工 业 知识，有 理 有据 解 答 各 领域 专 业 性 问题。知 识 问 答石化化工行业三、测评方法4 测评流程 评分标准为更贴合应用场景实际，进一步评价模型的多维能力，本期测评题型以问答题为主；为保障判分的一致性与准确度，问答题的评分方式由人工判分改为大模

4、型判分，并按步骤赋分。根 据 场 景、难 度、行 业，选 取 有 标 准 答 案 的 题 目，经人工校验后形成测试题。利用GPT4将原有标准答案整理为 评 分 标 准，并 通 过 人 工 校 验提升判分标准科学性。调用待测试大模型API，收集大模型答案。生成判分标准 1 进行判分 2 进行问答利 用 G P T 4，根 据 评分标准，按步骤赋分。筛选题目1.题目类型：每个场景抽取若干题目进行测试，题型以问答题为主。2.题目数量：知识问答：144 道 数据分析：20 道 工程建模：100 道 文本生成：40 道 代码理解：150 道 注：各场景题目数量虽不一致，但考察要点总量保持在同一个数量级。

5、3.题目得分：需要结合具体题目的评分细则，按照步骤进行赋分，赋分后分数进行归一化处理。4.场景得分：场景得分为题目总分百分化处理后的分数。若有细分场景，则场景总分为细分场景的平均成绩。5.综合评分：由各场景算数平均分计算得出。1 对于GPT4，先获取其回答，再用其生成标准答案、进行判分，避免信息泄露；2 GPT4的API承诺不记录数据用于训练，参考业界成熟方案，使用GPT4的API生成标 准答案和判分结果，减少测评误差。0102030405060708090100GPT4文心一言ChatGLM星火3.5通义千问Claude百川3MistralCosmoYi从容大模型360智脑GPT3.5Gem

6、iniPro星火3.0MiniMax天工大模型Llama70bLlama13b(中文微调)百川13B准确性四、测评结果-综合排名5 测评成绩综合能力上，GPT4处于领先地位，国内大模型文心一言、ChatGLM紧随其后；对于国内大模型，多个模型综合能力超过GPT3.5，包括文心一言、ChatGLM、星火3.5、通义千问等；对于国外大模型，GPT4领先优势明显，其余模型差距较大。大模型准确性排名Top2011 模型版本号参见附录1。国际平均55国内平均542540557085100工程建模数据分析代码理解工业知识问答文档生成国内国际对比往期测评，2023年下半年国内大模型能力提升明显（以GPT3.