不同的大模型在不同应用场景中的表现可能存在差异

随着大模型在各行业中的逐渐普及

评估大模型在专业领域的表现显得尤为重要

只有通过系统性的评估

才能确保模型在特定任务中的性能达到预期标准

避免在实际应用中出现失误或偏差。同时评估结果能够揭示大模型在某些方面的不足和潜在的改进方向

指导研究人员优化模型的设计和训练过程

从而提升模型的整体性能。本文提出了一种自动化、体系化的针对专业领域大模型的能力测评的方法

包括通用选择题作答能力、专业领域选择题作答能力、工具调用能力、回答参考一致性、RAG框架下的回答参考一致性、问题回答一致性等测评指标

并依据测评指标相应地给出两种指导专业领域大模型选型的思路。