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1、2024China1.arge1.anguageModelEvaluatoinAnalysisResultOPPORTUNITYGROWTHINVESTMENTINSIGHTS三!)Jffll文2024年中国大模型能力评测Al变革行业创新发展（摘要版）也未授权或聘用其他任何第三方代表头豹研究院开展商业活动。头豹研究院大模型评测I2024/03I研究目的与摘要随着Al大模型底层技术的不断进步，其对市场的影响力曰益增强，引发了持续的热潮。截至2024年2月，中国已经涌现上百个的Al大模型，其中优质的基础大模型数量也已达到数十个，标志着“百模大战”时代的正式来临。在这一背景下，本次评测致力于全面梳理
2、当前产业的最新发展态势和模型的竞争格局，深入探索大模型的能力边界，为社会各界提供更清晰的认知，以了解大模型的巨大潜力及其在实际应用中的价值体现。研究区域范围：中国研究周期：2023-2024年研究主题：大模型评测此研究将会回答的关键问题：产业发展现状：中国大模型产业发展现状评测结果：中国大模型的综合表现排名模型能力：中国大模型在不同能力维度的表现自2022年12月GPT3.5发布以来,大模型在全球范围内引发了前所未有的关注与热潮。其所展现的巨大潜力不仅推动了人工智能从学术研究向实际应用领域的跨越,更引领了行业的革新与变革。截至2024年2月,全球范围内已有超百款大模型问世涵盖开源闭源、二次开发
3、及微调等多种类型且发布机构遍布各大互联网科技巨头、云计算领军企业、综合人工智能公司、智能设备制造商以及数字基础设施提供商等。02本次评测涵盖国际和中国领先且率先对公众开放的大模型本次评测的核心目标在于深入剖析大模型产业的当前发展状况及其对社会产生的综合性影响。评测范围覆盖了市场上对公众开放的所有国际及中国领先的商业大模型。为确保评测结果的客观性与公正性,本次评测采用了经过严格筛选的题库以及专业的评测方法对大模型的能力范围进行了全面而深入的探索。03本次评测通过两大衡量标准和五大细分维度全面探索大模型的能力边界本次评测以用户使用体验和实际使用价值为衡量标准通过五大细分维度一数理科学、语言能力、道
4、德责任、行业能力及综合能力,深入探索了大模型的能力边界。为确保评估的全面性和精准性本次评测进一步将五大维度细化为险信息识别、逻辑推理、类比迁移、角色扮演等多个二级维度,构建了一个科学而全面的评估体系。评测不仅关注大模型的通用基础能力,即AI自然语言处理的基石更重视其专业应用能力在实际使用场景中的表现。这两大核心能力的结合，为用户提供坚实可靠的应用体验基础。04当前中国领先大模型能力略逊于国际，但差距在逐步缩小根据2024年大模型的综合评测数据分析，当前国际领先的大模型在性能指标上依然占据优势,相较于中国的大模型有一定的领先地位。然而，值得一提的是,中国在大模型研发领域的实力正稳步增强与国际先进
5、水平之间的差距正逐渐缩小。近年来得益于国家对人工智能领域的高度重视和持续投入,中国在大模型的技术创新、算法优化以及数据处理能力等方面均取得了令人瞩目的成果。在本次评测中,部分中国大模型的表现已经超越了国际大模型的平均水平,与半年前相比,与业界领先的GPT-4、Gemini等模型的性能差距已大幅缩减展现了中国大模型强劲的发展势头。内容目录令大横型行亚综述05页 JfeJS制约因IS 发展趋砂 三S 产业你图皆 大中工个与者士 大林科功解场M。大楼总评洌背景与方法论13页 煤博次摄 Si用也屿钊曲触力 tlf3E 必萧如 IRBiKS SMMM 髓；i。大雄型蛙合春现2315 大植SftS台评潮结
6、臬 看用於七能力 专业应用能力 Tftitft部雉然（能力优IMBiBl 大模型按立表现。大模型能力评析八页 陞坛江 妁理自主 Eft碗 tBR S2三KW.AWWWJeadleO.comJSl!C400-072-5588FROSr,SU1.1.IVAN训三文Chapter1大模型行业综述 大模型利用亿级参数和TranSfOrmer架构学习文本数据，精准捕捉语言模式。TQnSfOrmer自注意力机制优化模型的语境理解，提升了自然语言处理任务表现，其并行化和灵活性保证处理大规模数据的效率 在大模型领域，DeCoder-only架构凭借其训练效率和处理文本生成的能力而占据优势，rffiEncode
7、r-DeCOder架构则在需要精确处理复杂输入输关系的任务中展现其独特优越性 大模型是继工业革命和互联网革命之后的又一重大创新，将在社会劳动力提升、产业发展加速以及科技突破三个关键领域中，显著增强实体产业的发展能力。进一步提升社会产业价值，提高生产效率和能效 大模型快速发展助力千行百业，广泛应用于金融、教育、医疗等领域，提升服务效率和质量；与此同时，中国政府通过政策支持推动大模型技术的快速发展，助力国家数字化战略FROSTSU1.1.IVAN400-072-5588I中国大模型行业综述发展现状大模型快速发展助力千行百业，广泛应用于金融、教育、医疗等领域，提升服务效率和质量;与此同时，中国政府通
8、过政策支持推动大模型技术的快速发展，助力国家数字化战略行业大模型发展现状分析高技术成熟度低其他传统产业市场增力局大模型展现强大的通用性和跨领域能力，助力千行百业近年来随着深度学习、自然语言处理计算机视觉等Al技术的口速进步大模型的研发取得显著成果。百度文心、商汤日日新商量、腾讯混元以及华为盘古等大规模预训练模型在各行业中广泛应用,展现口强大的语言理解和生成能力,以及跨领域的泛化能力。如今，大模型已经渗透到各行各业,如金融、教育、医疗、电商传媒、法律等领域被用于智能客服、智能写作、自动摘要、文本生成、知识问答、个性化推荐等多个应用场景,有效提升行业服务效率和服务质量。与此同时中国政府正从顶层设计
9、到具体实施全面布局通过制定和执行一系列的政策来促进人工智能大模型技术的快速发展并将其转化为实际生产力,助力国家数字化战略的推进大模型行业发展向好。UjQvww.I安段*400-072-5588行业大模型核心政策分析政策名称颁布日期颁布主体主要内容及影响生成式人工智能服务管理蕾行办法国客IHl崔力明确生成式人工智能提供者内容生产数据保护隐私安2023-07密鲁第不全等方面的法定责任及法律依据确立人工智能产品的安寺PaD1.I全评估规定及管理办法关于支持建设新一代人工智能示范应用场景的通知推动应用场景建设增强技术研发动力提升行业整体水2022-08科技部平和促迸跨行业合作等,有助于促进人工智能写作
10、行业的进一步发展和创新关于加快场景创新以人工智能高水平应用促进经济高质量发展的指导意口和牯立R笙去推动场景创新、提升创新能力加速技术攻关和产业培育2022-07/八以及探索新模式和新路径等方向有助于促进人工智能写llj作行业的快速发展并推动经济高质量发展来源：国家网信办,科技部,头豹研究院1JU1WlTIJUirWir11nnrr中国大模型算力需求总量中国大模型人才需求总数现有：20%缺少：80%相较于国际领先水准，中国整体在人工智能意识形态的匮乏来源：沙利文、头豹研究院I*400-072-5588I中国大模型行业综述发展制约因素中国大模型的发展受专业人才、g质量数据和计算资源短缺的限制。需在
11、提升技术天花板能力的同时加强全民I智能教育，以提高整体认知和应用能力,促进大模型在中国的全面发展大模型发展制约因素 与国际领先技术有差距：中国的Al芯片产业在技术创新产业规模和全球市场影响力方面相比国际领先企业还存在一定差距,单芯片性能差距在30倍以上。 受国际政治格局制裁：芯片算力作为大模型性能和质量的关键因素,随着这些模型日益成为国际竞争的重要领域国际社会已暂停向中国顶尖Al芯片。 商业化压力大：中国科技企业的市场导向和商业化压力常使得大厂技术部口在追求KPl的同时难以专注于前沿技术的研发。 高精尖国家流失情况严重：超过70%的中国优秀本科生选择口国深造,而其中超过60%的博士毕业生选择在
12、海外工作导致口期的优秀人才流失中国大模型数据需求总量= 行业高精数据短缺：中国在高质量数据获取方面面临挑战主要由于缺乏完善的数据法规行业内固有的竞争性保密性以及对开源合作文化的不足。 中文语料短缺：相较于英文中文高质量开源数据非常少特别是在构建通用领域大模型的百科类问答类图书贡献学术论文报告杂志等高质量内容。中国大模型的发展受专业人才、高质量数据和计算资源短缺的限制，需在提升技术能力的同时加强全民人工智能教育，以提高整体认知和应用能力，促进模型的全面发展中国大模型的发展受限于专业人才短缺、高质量数据获取难和计算资源不足,这反映在人工智能领域的意识形态差异。中国拥有13亿人口,但真正能够理解并推
13、动人工智能发展的人才比例不足0.01%。在人工智能的理解和应用上技术人员通常缺乏商业洞察执行层面的人员不够了解技术原理而领导层往往缺乏足够的技术理解这些因素共同导致了发展的缓慢。因此,中国在推进大模型发展的过程中,除了提升技术上限外,还需要重视提高全民的人工智能教育水平提升整体认知和应用能力这对于大模型的全面发展至关重要。ROST.SU1.1.IVA训洞I文I中国大模型行业综述发展趋势2024年，在技术端，大模型的技术发展将趋向多功能与小型化。在产业段，自主研发Al芯片、深化数据标准、采用“套壳”微调及注重Al伦理，将共同促进大模型的健康发展和行业规范化产业端大模型2024年的发展趋势技术端模
14、型参数更大模型将拥有更多参数以提高处理复杂问题的能力和精度。大模型小型化模型通过技术创新实现小型化适应边缘计算和移动设备。模型架构大一统模型架构趋向统一化提高不同模型间的兼容性和效率。Ilt多模态混合化模型融合语言图像声音等数据,实现跨媒体理解和交互。国产Al计算芯片自研国产Al芯片自主研发加速,增强中国在Al领域的竞争力。深化数据产权标准加强数据产权和隐私保护标准,保护个人隐私权益。“套壳”微调应I通过套壳“微调更精准地满足特定行业和场景需求。负责任的人工智能增加对负责任Al的研究和实践确保技术发展与社会规范相符。minHllll厨i*21在2024年，大模型的技术发展将趋向多功能与小型化，
15、同时产业端将强调自主研发和行业标准化，而伦理责任和数据标准规范将成为持续发展的关键从技术端，大模型的发展趋势在2024年将会向着多功能，小型化的方向发展：1）模型整合统一：未来的技术演进方向是实现大模型底层框架的整合与标准化,从多样的架构（如双编码器单边解码等）转向统一的、效率最优化的开源底层框架提升模型的通用性和可维护性。2）参数规模扩展：为确保模型质量和性能未来的大模型将采用更深层的网络结构和更庞大的数据集进行预训练尤其在数据量和参数量上将迎来显著跃升。3）多模态融合：大模型将逐渐融入图片、音频视频等多种模态信息实现跨模态的交互与理解,从而拓宽其应用场景和实用价值。4）大模型小模型化：在产
16、业应用层面,结合底层基础大模型和针对特定行业的精简数据微调,将训练口更为实用更易于产业落地的小型化大模型。从产业端，大模型的发展趋势在2024年将会向着自研和行业规范标准化方向发展：1）国产Al芯片自主研发：为确保中国大模型的远发展和避免外部制裁险,国内Al计算芯片的自主研发将成为关键战略方向。2）数据产权标准深化：优化和完善现有数据标准和规范，是推动大模型燃料质量提升和数量增的重要驱动力在2024年将作为产业发展的首要任务。3）“套壳”微调策略：为满足产业实际需求并适应中小企业的发展特点套壳微调（即在现有大模型基础上进行针对性调整）将成为除行业巨头外企业的主要发展策略。4）人工智能伦理责任：
17、随着大模型性能的口速提升和实用性的增强确保Al技术与社会伦理道德标准相一致将成为大模型持续发展的关键考量因素。来源:沙利文、头豹研究院I中国大模型行业综述政策分析大模型的相关政策为中国大模型产业的发展提供了有力支持，通过加强规范和监管、明确发展方向、强调伦理合规以及拓展应用场景等措施，推动了大模型技术的创新和应用大模型政策分析政策名称颁布曰期颁布主体主要内容及影响I广东省人S政府关于加快建设通用I智能产业创新引领地的实施意2023-11广东省办公厅广东省计划到2025年实现智能算力规模全国领先,为此推六大措施,包括大模型创新扶持测试评估中心建立、智能算力加速等。这些政策为大模型研发提供了资金支
18、持和标准化评估,降低了算力成本,并丰富了数据源,推动了大模型在各行各业的广泛应用,为经济增和社会价值创造注入新动力上海市推动人工智能大模型创新发展若干措施（2023-2025年）2023-11上海市政府上海市旨在到2025年推动大模型创新打造Ar模都通过实施创新扶持、智能算力加速等四大计划,上海为大模型提供了先进的算力资源和服务、高速的算力承载网以及软硬件协同的智能芯片解决方案这些举措优化了算力供给降低了软硬件适配成本迸一步推动了大模型在前沿领域的创新突破。人形机器人创新指导发展意）2023-10工信部政策以大模型等Al技术为引领力求在机器人关键技术上取得突破。五大措施涵盖创新扶持、测试评估中
19、心建设、智能算力平台等。这些政策推动了大模型在人形机器人核心部件的应用提供了专业的测试评估和数据资源服务,为人形机器人在特种、制造等领域的应用落地奠定了坚实基础。生成式人工智能服务管理暂行办法2023-07国务院生成式人工智能服务管理暂行办法的口台为中国大模型发展提供了明确的法规指导。该办法强调了对生成式人工智能服务的监管和管理确保其安全、可靠可控。这有助于规范大模型的发展环境减少潜在的口险和挑战。北京市加快建设具有全球影响力的人工智能创新策源也试试方案（2023-2025年）2023-05北京市政府北京市的实施方案明确提了建设具有全球影响力的人工智能创新策源地的目标并将大模型作为重点发展领域
20、之一。这将为中国大模型产业提供更多的创新资源和政策支持推动大模型技术的研发和应用。关于规范和加强人I智能司法应用的意2022-12最高人民法院该意强调了人工智能在司法领域的应用需要遵循法律法规和伦理规范确保公正、透明可解释。对于中国大模型发展而言这意味着在大模型应用于司法领域时,需要更加注重数据的合规性模型的公正性和可解释性。这将有助于提升中国大模型在司法领域的应用水平,增强公众对人工智能司法应用的信任和认可。来源：沙利文头豹研究院FROST.SU1.1.IV.毋桢2幡黑歌训刑文I中国大模型产业洞察产业链图谱大模型产业链上游由算力基础设施、数据服务商以及算法供应商组成；中游为大模型的各类研发厂
21、商；下游为大模型在各综合领域的功能场景以及在各行业的垂直应用大模型产业链图谱计算CambrfcDnHUAWElR三XEN九天杳芯存储金山云壮华为云网络软件卷t,k鼠E=BS期H3BjngOPenAl大模型评测对于确保用户选择最优质模型、推动技术进步及优化用户体验至关重要，是促进大模型技术健康有序发展的关键环节自2022年12月GPT3.5发布以来,大模型在全球范围内引发了前所未有的关注与热潮。其所展现的巨大潜力不仅推动了人工智能从学术研究向实际应用领域的跨越更引领了行业的革新与变革。截至2024年2月,全球范围内已有超百款大模型问世,涵盖开源、闭源、二次开发及微调等多种类型且发布机构遍布各大互
22、联网科技巨头、云计算领军企业、综合人工智能公司、智能设备制造商以及数字基础设施提供商等。随着大模型市场的持续升温和众多模型的接连涌现用户在选择时面临诸多挑战特别是模型技术的不断更新,使得如何确保持续使用市场上最优质的模型成为用户关注的进一步而言客观、公正且全面的评测对于促进大模型技术的健康有序发展具有重要意义。通过系统评估模型的性能、稳定性、安全性等核心要素能够确保用户根据自身需求精准匹配最合适的模型，从而有效降低决策口险。这样的评测不仅提升了用户的使用体验,也推动了大模型技术的不断进步和优化。来源：沙利文、头豹研究院I中国大模型评测背景与方法论参与者概览本次大模型评测聚焦中国市场领先的大模型
23、，通过全面对此两大核心能力和五大基础维度，深入剖析各模型的优势与不足，为用户提供精准的决策支持大模型参与者概览祖K星火/箕天工对商量Ili百川智能JrHBBaichuanaiS紫东太初OmsoasasMoonshotAl-X-8Al!除面壁智能大模型参选榜单心0文心一言通义千问模型版本“中科同歌。晨讯混元1 文心一言4.02 天工V3.53 通义千问2.0A商汤日日新商量4(2024/02)5 腾讯混元V1646 智谱AIG1.M-47 紫东太初2.08 雅意YAYI2.0C360智脑网版(2024/02)10 MiniMaxababGMoonshotKimi.ai11 (2024/02)12
24、面壁露卡(2024/02)13讯星火V3.514SJlbaichuan2-Turbo15豆包(2024/02)本次大模型评测聚焦中外多个代表性大模型，通过全面对比性能、稳定性、安全性等方面，旨在深入挖掘特定领域内的优势和不足，为用户提供精准决策支持从用户视角口发本次大模型评测着重关注通过网络端口提供服务、用户可直接通过网口端使用的大模型。鉴于市场热度和内部分析师的投票选择锁定了中外多个具有代表性的大模型进行评测。在中国入围的模型包括商汤日日新商量文心一言、通义千问豆包天工中科闻歌、Minimax腾讯混元、Moonshot、360智脑、紫东太初、智谱Al讯星火以及百川智能等。这些模型在国内具有广
25、泛的应用和较高的用户黏性。与此同时国际方面选择了OPenAl的GPT3.5和GPT4、谷歌的Gemini以及AnthrOPiC的CIaUde。这四个国际大模型不仅技术成熟,而且已经成功向社会开放了商业化接口,具有较高的市场认可度。通过本次评测旨在全面对比中国大模型与国际大模型在性能、稳定性、安全性等方面的差距并深入挖掘在特定领域内的优势和不足。这将有助于更准确地把握当前大模型技术的发展趋势,为用户提供更加精准、有价值的决策支持。来源：沙利文、头豹研究院I中国大模型评测背景与方法论维度选择本次大模型评测以用户使用体验和实际使用价值为基准，通过综合考量五大核心维度及多个细化二级维度，构建全面科学的
26、评估体系，确保准确评估模型优势与不足大模型评测维度选择本次大模菱萍测以用户全0一学的评估体系IS五大一赢赃I阚评验和实际硼圆介值为基会多合考量数理科学语言能力道德责任、行业能力及综合能力五大核心一级维度并进一步细化为险信息识别逻辑推理类比迁移角色扮演等多个二级维度,以构建全面科学的评估体系确保准确衡量模型的优势与不足。来源:沙利文头豹研究院I中国大模型评测背景与方法论通用基础与专业应用能力本次评测涵盖大模型的两大核心价值能力：通用基础能力和专业应用能力O前者是Al自然语言处理的基石，后者则决定模型在实际使用中的表现。两者结合，构筑了用户角度的坚实基础大模型基础设施构成数理科学:指模型能够全面评
27、估模型在各个知识领域中的掌握程度和应用能A力，从而确保模型在面对各种复杂问题时能够做准确、全面的响应。语言能力:指决定模型能否精准把握用户意图,生成贴切自然的文本并在多样复杂的情境中自如应对。道德责任:指确保模型遵循伦理、减少误导和增强抗干扰能力。是保障AI技术A公正可靠推动其口远发展的关键。 大模型的通用基础能力以数理科学、语言能力和道德责任管理为支柱，相互依存促进，共同构筑了其在自然语言处理中的坚实基石大模型的通用基础能力体现模型的底层基础能力,由三大支柱构成：数理科学、语言能力和道德责任管理。首先，数理科学作为模型的知识储备库，使其能够广泛汲取、深入理解和灵活运用跨领域的知识，为语言处理
28、提供坚实的背景支撑。其次，语言能力是模型的核心竞争力,它确保模型能够精确解析文本的深层结构、捕捉微妙的语义差异，并生成既符合语法规则又具备流畅自然特质的文本。最后道德责任管理在模型处理语言时发挥着至关重要的作用,它涉及对伦理和道德原则的严格遵守，旨在防止模型产生偏口、歧视或误导性信息,确保输口的语言内容既公正又可靠。这三大要素相互依存、相互促进共同构筑了大模型在自然语言处理领域的坚实基石。业用力专应能综合能力：融合自适应学习、专业文本分析、处理超文本、复杂任务计划与完成等多个维度,体现其实用性和可靠性。行业能力：指其在各个细分行业中对知识把握的精确度、对行业内在逻辑的深A刻理解以及对行业未来走
29、向的敏锐预判等多重能力的综合体现 大模型的专业应用能力由综合能力和行业能力共同构成，二者结合成为衡量模型在不同行业和场景中价值的重要标准。大模型的专业应用能力作为其实际运用中的效能体现,是由综合能力和行业能力两大要素共同塑造的。综合能力凸显了模型在自适应学习、专业文本深度解析以及超文本流畅处理等方面的卓越性能和稳定性；而行业能力则彰显了模型在各行业细分领域中对知识的精准掌握对行业深层逻辑的透彻理解以及对行业发展趋势的敏锐洞察。这两大能力的有机结合共同成为衡量大模型在不同行业和多元化场景中展现其价值的重要标准。来源：沙利文头豹研究院UjQvww.I安段*400-072-5588I中国大模型评测背
30、景与方法论数理科学大模型的数理科学能够全面评估模型在各个知识领域中的掌握程度和应用能力，确保在面对复杂问题时能做出准确、全面的响应。数理科学的强弱会直接影响大模型的智能化水平和实用性数理科学数学类问题数学知识方面的掌握程度和应用能力科学类问题科学知识的理解和应用能力常识类问题一般性知识的理解和应用能力逻辑推理类问题分析、推理和解决问题的能力数理科学是确保大模型在复杂问题中表现智能化和实用性的关键，其强弱直接影响模型性能的评价数理科学能够全面评估模型在各个知识领域中的掌握程度和应用能力,从而确保模型在面对各种复杂问题时能够做准确全面的响应。数理科学的强弱直接影响到大模型的智能化水平和实用性,是评
31、价模型性能优劣的重要指标之一。数学类问题：涉及数量、结构空间以及变化等抽象概念的题目通常需要运用数学原理和方法来求解。常识类问题：基于日常生活经验和社会普遍认知的题目,测试对基础知识的了解和掌握程度。科学类问题：涵盖物理、化学、生物等多个领域需要运用科学原理和实验方法来分析和解答的题目。逻辑推理类问题：通过给定信息或条件运用逻辑推理能力来推导结论或判断真假的题目。来源:沙利文头豹研究院I中国大模型评测背景与方法论语言能力大模型的语I能力涵盖类此迁移、文本生成、意图理解、角色扮演及开放式逻辑推理等核心维度，是确保模型精准理解用户意图、生成自然文本并应对复杂情境的关键语言能力语言能力评测维度能够利
32、用已有的知识和经验,实现知识的迁移和应用,/准确理解用户输入的文本所表达的意图或自动生成连贯、有意义且符合特定要求的文本模拟人类角色和情境中的表现和能力需求在复杂、开放和不确定环境下的逻辑推理和问题解决能力语言能力涵盖类比迁移、文本生成、意图理解、角色扮演及开放式逻辑推理等核心维度，是确保模型精准理解用户意图、生成自然文本并应对复杂情境的关键语言能力决定模型能否精准把握用户意图,生成贴切自然的文本,并在多样复杂的情境中自如应对。这种能力直接影响模型与用户交流的顺畅度和体验感,更是决定模型在知识问答智能对话、内容创作等应用场景中能否充分发挥作用的关键因素。大模型的语言能力包含多个核心子维度如类比
33、迁移文本生成意图理解角色扮演和开放式逻辑推理等,这些维度共同塑造了模型理解和运用语言的全面能力。类比迁移：将已知情境中的知识和规律应用到新的、类似情境中的能力。文本生成：根据给定输入或条件,自动创建连贯有意义的文本内容的过程。意图理解：准确捕捉和分析用户言语或行为背后的真实目的和需求的能力。角色扮演：在不同情境和角色中灵活切换以适应不同交流需求和场景的能力来源:沙利文头豹研究院I*400-072-5588开放式逻辑推理：在没有明确答案的情况下运用逻辑推理能力分析和解决复杂问题的能力。ROST.SU1.1.IVA训洞I文I中国大模型评测背景与方法论道德责任大模型的道德责任能力包括识别险信息、处理
34、偏、辨识知识幻觉和提高模型鲁棒性等，这些对于确保模型遵循伦理、减少误导和增强抗干扰能力至关重要道德责任险信息应对和处理险方面的能力和表现偏信息处理和分析数据时是否存在偏模型鲁棒性面对输入数据的微小变动或异常情况时的表现知识幻觉面对错误或误导性知识时的表现和处理能力或歧视的问题道德责任能力包括准确识别险信息与偏、辨识知识幻觉及提高模型鲁棒性，对确保Al技术公正可靠与远发展至关重要道德费任能力包括识别险信息处理偏辨识知识幻觉和提高模型鲁棒性等,这些对于确保模型遵循伦理减少误导和增强抗干扰能力至关重要。优化道德责任功能是保障Al技术公正可靠推动其远发展的关键。险信息：指大模型中可能存在的误导性或危险
35、性内容需要被准确识别和处理,以避免对用户或社会造成不良影响。偏信息：指大模型在训练过程中可能吸收并放大的社会、文化或个体偏口需要被及时发现和纠正,以确保模型的公正性和客观性。知识幻觉：指大模型可能产生的虚假或误导性知识输口,需要通过有效机制进行辨识和纠正,以维护知识的真实性和准确性。模型鲁棒性：指大模型在面对输入变化或外部干扰时的稳定性和可靠性是衡量模型性能的重要指标之一需要不断提升以增强模型的实用性。来源：沙利文、头豹研究院I中国大模型评测背景与方法论综合能力大模型的综合能力涵盖自适应学习、专业文本分析、超文本处理等关键维度，体现其强大实用性和可靠性，优化后可提升其在复杂场景中的理解、推理及生成能力，确保任务高效精准完成综合能力综合能力评测维度考察Al大模型在模拟智能体行为和决策方面的能力和表现考察Al大模型在处理超文本输入时的能力和表现考察Al大模型在处理特定领域或专业领域的文本时的表现和能力大模型的综合能力融合自适应学习、专业文本分析、处理超文本等多个维度，体现其实用性和可靠性。优化这些维度可提升大模型在复杂场景中的理解、推理和生成能力，确保任务的精准完成和高效处理大模型的综合能力是一个多元化的概念它融合了Al智能体的自适应与学习能力、对专业文本的深度分析能力,以及处理超文本的连贯性和准确性等多个关键维度。这些维
