如何评估国内 AI 大模型的性能
评估国内 AI 大模型的性能是一个**度的复杂过程。以下是一些常见的评估方法和指标： 首先，产品技术方面： 算法模型能力：可通过模型在公开基准测试上的表现来衡量，强大的算法模型能力是模型性能优秀的基石。 通用能力：观察模型在多个不同任务或领域的处理能力，若在多数任务上表现良好，则通用能力强。 创新能力：深入了解模型的设计和实现细节，看是否引入新的技术或方法，以及对现有问题是否有独特有效的解决方案。 平台能力：主要看模型的效率、扩展性以及稳定性，包括处理大数据的能力、训练和预测速度，以及在高并发情况下的稳定性。 安全可解释：模型的安全性是指在面对恶意输入时能否保持稳定，不产生不良影响；可解释性是指能否对其预测结果提供直观易懂的解释。 其次，从评估的指标来看：
