1. 评测目的

1. 模型研发的指挥棒：
• 评测体系是指导模型研发方向的关键因素。它确保模型的开发能够从一开始就朝着正确的目标前进，从而实现长期稳定的发展。

2. 行业应用的加速器：
• 行业应用的发展需要依赖于特定领域的评测体系，这有助于推动模型在特定行业中的应用和研发。通过垂域评测，可以更精准地满足行业需求。

3. 超级对齐的必备组件：
• 在追求模型与人类价值观和目标的对齐（即超级对齐）时，评测体系是不可或缺的。特别是在人类监督难以覆盖的情况下，基于模型的评测成为了确保模型行为符合预期的重要手段。

4. 产品落地的守门员：
• 评测体系在产品落地过程中扮演着守门员的角色。它确保模型在具体场景和应用中的适用性和有效性，通过评测结果来指导模型的选择和优化，以满足实际应用的需求。

• 性能评估：评测可以帮助评估模型在不同任务和场景下的性能，包括准确性、效率、资源消耗等。

• 风险管理：通过评测，可以识别和量化模型可能带来的风险，如数据泄露、模型偏见、不公平决策等。

• 合规性检查：评测可以确保模型符合相关的法律法规和行业标准，特别是在涉及个人隐私和数据保护的领域。

• 持续改进：评测结果可以为模型的持续改进提供反馈，帮助研发团队了解模型的不足之处，并进行相应的优化。

• 用户信任：通过公开透明的评测，可以增强用户对模型的信任，尤其是在模型的决策过程和结果需要用户理解和接受的情况下。

• 市场定位：评测可以帮助确定模型在市场中的定位，比如它在特定任务上的优势和劣势，从而指导市场策略和产品定位。

2. 评测挑战

1. 全面性：
• 大模型的应用场景非常广泛，这要求模型能够适应各种不同的任务和环境。
• 设计和构造一个可扩展的能力维度体系是一个挑战，因为需要确保模型在不断变化的应用场景中保持有效性和适应性。

2. 数据污染：
• 在训练大模型时，海量的语料数据可能会带来评测集的污染，这意味着训练数据可能与测试数据重叠，从而影响模型评估的准确性。
• 需要设计一个能够动态更新的高质量评测基准，以确保评测的公正性和有效性。

3. 评测成本：
• 对于数十万道题目的评测，需要大量的算力资源，这可能导致成本高昂。
• 基于人工打分的主观评测成本同样高昂，因为需要大量的人力和时间来完成。

4. 鲁棒性：
• 大模型对提示词非常敏感，这意味着模型的输出可能会因为输入的微小变化而有显著不同。
• 在多次采样的情况下，模型的性能可能会表现出不稳定，这会影响模型的可靠性和预测的一致性。