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1、弈衡弈衡人工智能大模型人工智能大模型评测平台白皮书评测平台白皮书（2022024 4 年）年）发布单位：中移智库发布单位：中移智库编制单位：中国移动通信研究院编制单位：中国移动通信研究院.1.32.1 应用需求.32.2 评测内容.4.63.1 业界典型大模型评测平台.63.2 各平台的优劣势分析.8.104.1 设计原则和思路.104.2 平台整体架构.114.3 平台特色及创新点.124.4 平台主要功能.134.5 平台主要优势.164.6 成功案例与应用实践.17.191人工智能技术的迅猛发展带来了AI大模型的广泛应用，这些模型在自然语言处理、图像识别、数据分析等领域展现出巨大潜力。然

2、而，随着模型规模和复杂性的增加，如何发现模型的长短板并开展针对性优化，如何在实际应用场景中选取合适的模型，已成为大模型评测领域亟待解决的新挑战。目前的人工评测方法存在效率低下、评测组织有效性不足、结果管理无序和评测体系更新缓慢等问题，这些问题制约了AI技术的健康发展和创新应用。为了解决这些挑战，我们确立了构建一个高效、系统化且可信赖的AI大模型评测平台的愿景。该平台将通过自动化和智能化技术，提升评测效率，确保流程的组织性和管理的有序性，并支持评测体系的持续拓展和演进。具体愿景如下：1.提高评测执行成效为了提升AI大模型的评测成效，评测平台必须适应模型规模和复杂性的增加，能够细致分析和处理大量的

3、测试案例，并考虑到多样化的数据集和应用场景。同时，由于不同应用领域对AI大模型的评测标准和方法有着不同的需求，评测平台应提供多样化的评测方式以满足这些需求。此外，通过提升自动化程度，可以降低人工测试成本，实现常态化的评测。自动化评测平台通过预设的流程和算法能够快速评估模型性能，这不仅加快了研发和迭代过程，而且也便于集成最新的评测技术，进而缩短整个评测周期。2.加强评测全面客观性为了加强AI大模型评测组织的效率和有效性，首先需要实现评测流程的标准化，这有助于减少人为差异和错误，同时模块化设计确保了评测流程的定制性和灵活性。其次，确保评测结果的一致性和可重复性至关重要，这可以通过消除人为不一致性来

4、实现，从而保证每次评测都能得到相同的结果，并且评测过程可以无限次地重复。此外，集成多样化的评测体系是提高评测全面性的关键，这不仅包括准确率，还应涵盖伦理考量等多个维度。最后，提供动态和实时的反馈机制，可以帮助开发者迅速了解模型性能，从而实现快速迭代和优化。通过这些措施，可以显著提升评测组织的效率和有效性，为AI大模型的持续改进和创新提供坚实的基础。3.增强结果管理规范性为使AI大模型评测平台的结果管理更加规范，首先，平台应能够自动记录和存储评测结果，这不仅能减少错误率，而且确保了数据的完整性和可追溯性。其次，它配备强大的查询2功能，使得用户可以轻松地查询和比较不同评测周期的结果，从而提高结果分

5、析的效率，并快速识别出模型性能的变化趋势。第三，平台支持对模型的表现进行长期跟踪与评估，使用户能够全面评估模型的稳定性和泛化能力，同时监测性能退化，及时发现并解决潜在问题。最后，集成工具使用户能够更直观地理解复杂数据，并通过图表等形式把握关键信息，从而辅助决策过程。综合这些特性，AI大模型评测平台为结果管理提供了一个有序、高效且易于操作的平台，极大地促进了模型的深入分析和持续改进。4.保障评测体系演进性AI大模型评测平台致力于保障评测体系的持续演进，首先，平台能够快速响应市场变化，及时吸收最新的研究成果和技术突破，以此来更新评测框架，确保评测体系的时效性和前沿性。其次，它支持持续的研发创新，可

6、通过全面而深入的评估，精准地识别出潜在的问题和改进空间，为模型的迭代和优化提供指导，从而激发创新思路。第三，平台促进技术标准迭代，通过建立统一的评测标准和流程，减少不同技术之间的差异，推动整个行业的标准化和规范化，降低技术应用的门槛。通过这些措施，AI大模型评测平台不仅保障了评测体系的持续改进，也为AI技术的健康发展和广泛应用奠定了坚实的基础。通过实现这些愿景，我们旨在构建一个能够适应AI大模型技术快速发展的评测平台，为AI技术的持续进步和应用提供坚实的支撑。我们号召整个产业链参与进来，共同构建一个开放、协作的环境，加速AI技术的创新和应用。一是快速响应市场变化，及时整合最新的研究成果和技术突