大模型基准测试体系研究报告（2024年）-中国信通院_52页_1mb

中国信息通信研究院人工智能研究所2024年大模型基准测试体系研究报告总结如下：

大模型作为人工智能技术的核心，其能力评测体系的建设对产业发展具有重要意义。报告指出，当前大模型评测已进入关键阶段，主要服务于研发指导、产品选型、行业应用支撑和监管辅助四大方向。然而，评测体系仍面临测试范围不完善、安全评估不足、数据污染等问题，需持续优化。

数据显示，2023年大模型基准测试成果爆发式增长，累计发布325个数据集、方法和榜单。评测数据集以语言类任务为主，占总量超50%，多模态评估仅占13%。中美在数据集发布量上竞争激烈，但国际影响力仍存在差距。开源数据集占69%，但需警惕模型通过记忆数据集“刷榜”的问题。

现有评测体系呈现三大共性：侧重通用能力测试，依赖考试形式，测试数据多采用单选、多选和问答类型。但同时也存在差异，如评测数据数量差异明显（知识类题量超1万，代码类仅千余题）、评测环境不同（语言模型多采用静态测试，具身智能需动态仿真环境）、评测目标分化（针对不同训练阶段模型）以及评测方法不统一（zero-shot与few-shot混用）。

“方升”测试体系提出四维建设框架：构建测试指标（含通用/行业/安全能力）、优化测试方法（动态更新题库）、完善数据集（覆盖多领域任务）和开发测试工具（支持自动化执行）。其创新点包括：通过标签化管理实现数据精准画像，采用动态题库防止刷题行为，设置三种测试模式（全量/模块/抽样）适配不同场景需求，综合考虑模型参数量、训练技术和数据质量对评测结果的影响。

首轮测试覆盖30多家主流模型，显示参数量与评测成绩正相关，但Qwen-18B等低参数模型在特定场景下表现优于高参数模型。测试结果揭示，大模型在多语言处理、代码生成等任务中存在明显短板，需结合部署成本、推理效率等多维度进行综合评估。

未来重点发展方向包括：构建产业应用导向的评测体系，开发超自动化测试平台，探索AGI等先进模型的评测技术。报告建议通过数据共享、工具标准化和方法创新，推动形成覆盖行业场景的评测体系，开发具备实时数据处理能力的测试平台，并针对AGI的跨模态、多任务特性建立更科学的评估框架。需重点关注测试数据的纯净度、评测维度的全面性和评估结果的可解释性，以确保评测体系服务于技术健康发展和产业需求满足。