架一个AI大模型功能和性能主要有哪些指标？国际上主流的AI评测包括哪些维度和领域

AI大模型的功能和性能评估主要包括以下几个关键指标:

1. 算法模型能力:衡量模型在公开基准测试上的表现,反映模型完成预设任务的效果[1].
2. 通用能力:评估模型在多个不同任务或领域的处理能力[1].
3. 创新能力:考察模型在处理新问题或改进现有问题上的能力,包括新技术或算法的引入[1].
4. 平台能力:评估模型的效率、扩展性和稳定性,特别是处理大数据的能力[1].
5. 安全性和可解释性:关注模型的安全性能和决策过程的透明度[1].
6. 多模态支持:评估模型支持文本、图像、语音等多种模态的能力[2].
7. 参数规模:反映模型的复杂度,目前千亿级参数规模的大模型较为主流2.

国际上主流的AI评测维度和领域包括:

1. 准确率:评估模型在预测或分类任务上的正确率3.
2. 召回率:衡量模型在检索任务中捕捉正确结果的比例[3].
3. F1分数:结合准确率和召回率的综合指标[3].
4. 鲁棒性:测试模型在不同条件下的稳定性[4].
5. 公平性:评估模型在不同群体间的表现是否存在偏见[4].
6. 特定领域能力:如数学能力、代码能力、推理能力等[4].
7. 多语言支持:评估模型在不同语言环境下的表现[4].

这些评测维度和指标旨在全面评估AI大模型的性能,帮助研究者和用户更好地理解和选择适合特定需求的模型。

引用：
[1] “百模大战”打响，如何评估一个AI大模型的能力水平？ - 搜狐 https://www.sohu.com/a/704739313_400678
[2] 一文读懂AI大模型发展历程- 人工智能 http://www.impcia.net/artificial/details_79.html
[3] 第五章：AI大模型的性能评估5.1 评估指标原创 - CSDN博客 https://blog.csdn.net/universsky2015/article/details/135591845
[4] 新晋大模型动不动声称超越GPT-4，我们整理了这些评测工具| AI新智界 https://www.aixinzhijie.com/article/6836358
[5] 谁在评价大模型？AI大模型评测榜单乱象调查 - 证券时报 http://www.stcn.com/article/detail/983714.html