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1、企业社会责任的体现，有助于提升企业的社会形象和公众信任.2.2评测内容在人工智能领域，大模型的评测是一个妥维度、多目标的兔杂过程，它涉及到模型的功能、性能、安全性.可解释性、可靠性、经济性等多个方面.评测内容的广泛性要求我们不仅要关注项型在特定任务上的表现，还要考虑其在不同环境和条件下的稳定性和泛化能力.随蓿Al技术的快速发展，大模型在各个领域的应用日益广泛，对大模型的评测需求也日益堪长.在功能性方面，大模型评测集中在三个核心领域：任务特定性能、多任务能力以及交互能力.对于任务特定性能，大模型在执行如语古翻译或图像识别等特定任务时，必须展现出色的衷现.这涉及到模型的准确度、处理速度以及对不同数
2、据集的适应性,多任务能力则强调大模型在广泛任务类型上的泛化能力，评测时需综合考量模型在多样化任务上的表现，包括其对未知任务的适应性和表现.此外，交互能力评测关注于大模型与用户交互的流畅性和有效性，包括模型对用户输入的理解、回应的自然性，以及对话上下文的关联性,这些都是提升用户体验的关犍因素.综合这些功能性需求的评测，可以全面地评估大模型在实际应用中的性能和潜力.在性能方面，大根型的评测集中在准除度、效率和可犷展性等关键维度,准确度是评测的核心，它直接决定嗔型输出的可比性，尤其在医疗和法律等茴风险较域，准确度的水平亘接影响若决策的质显.效率则涉及模型处理输入并提供的出的速度，以及在整个计或过程中
3、所消耗的讨算资源和能源,一个高效率的模型能移在维持性能标准的同时减少用户的等待时间,并有效降低运行成本.可旷展性是评测模型是否能够适应未枭业多篙求的变化，例如处理更大数据集或更复杂的任务.这要求模型具备通过堵加资源投入或参数调整来提升性能的能力，从而保障其长期的实用价值和适应性.综合这些性能指标的评测，可以确保大膜型在满足当前需求的同时,也具备未来技术发展和业务扩展的潜力.在安全性方面，大模型的评测覆卷数据隐私、系统安全和伦理合规这三个基本而关键的领域.数据隐私强调在处理敏感信息时，模型必须实施有效的保沪措施以防止数据泄露,评测过程中需要严格检查模型是否具备健全的防私保护机制.系统安全则关注模
4、型对于恶意攻击的防御能力，包括对抗性攻击和模型液用等风险，确保模型在面对这些潜在威胁时的安全性和稳定性.伦理合规要求模型在设计和应用过程中避循社会伦理标准和法律法规，防止产生蚊视或不公平的结果，确保技术应用的社会膨响正面目负责任.综合这些安全性指标的评测，旨在为大模型提供一个安全、可光且稳定的运行环境，保障其在实际部署和应用中的安全性和可信籁性.第三章业界大模型评测平台现状针对上述大模型评测需求，诸多科研机构和头部公司已经开展了广泛的相关阴究与实践.我们调研了业界典型大模型评测平台,充分掌握平台能力以及它们在实际应用中的表现，并分析了这些平台的优势和不足.3.1 业界典型大模型评测平台 Ope
5、nCompassOPenComPaSS是由上海AI实验室精心打造的一个开源、全面目高效的大模型评测平台.该平台的评测框架完全开源，使用户能够自由访问和修改怦测代玛，以满足不同的评测需求，同时保证评测过程的透明性和可豆现性，便于学术界和工业界的研究人员进行结果的验证和比较.OPenComPaSS支持包括零样本、小样本和思维道在内的多样化评测方式，构建一个多维度的评估体系，全面反映模型在知识、语言、理解.推理等方面的能力.为应对大规模多数量模型的泮测挑战，OPenCompass提供分布式评测方案，支持单机或集群上的并行处理，显著提高评巩效率.通过巧妙的任务分割与合并策略，实现计算负载的均衡，充分利
6、用所有可用的计算资源,使得在资源充足时，千亿参数量圾模型的全面评见可以在极短时间内完成。此外,OPenComPaSS不仅支持开源模型的评测，还为开发者提供简洁的模型接口，方便接入API模型，已经支持OPenAI.Claude.Pa1.M等众多APl袋型的评测.OPenComPaSS的设计灵活性允许用户通过预留接口轻松添加新的评测数据集和模型，自定义数据划分策略,甚至接入新的集群管理后端，极大地拓展了评测模型的类型和范围.作为一个公开的评测平台，OPenComPaSS向技术社区全面开放，支持的数电集及各数据线的多版本提示词都可以供用户一键下载，确保了评测结果的可且现性.在多模态能力评刑方面，OP
7、enCOmPaSS潴盖从感知到认知能力的多个细均度评估维度，如目标检测、文字识别、动作识别.图像理解、关系推理等，为多模态大模型提供全面的能力评估,同时，OPenComPaSS提供公开的评测榜单，降低评测门槛，鼓励技术社区提交评测申请，评测结果将实时更新在榜单上，为用户提供百观的模型性能比较. 百度大模里内容安全评测平台百度大模型评测平台是一个专为大语言模型（1.1.MS）设计的综合性评测系统，提供内容安全等多维度的评测服务.该平台的建立和运作严格遵守国家法律法规，如网络安全法和G互联网信息服务管理办法,确保大模型给出的内容合法合规，避免不当内容的产生，保护用户陷和安全，防止模型被滥用.内容安
8、全评测在Al领域尤为王要，因为大语力模型强大的生成能力可能带来包括色情.易力、歧视或虚假信息在内的风险，对社会和个人造成不良影响.百度大模型评测平台通过标准化的评测流程，确保侵型的安全性和可靠性.平台的评测服务基于科学严谨的流程设计，结合自动化工具和专业团队，对模型内容进行深度审含.这一流程涉及数据预处理.规则匹配、深度分析、人工审核以及结果反馈等环节，确保评测的全面性和准确性.此外，怦测不仅限于内容安全，还涵孟性能、功能及应用场景适应性等，构成一个全面的触评犯体系，使开发者能够全方位了解噢型表现.3.2 各平台的优劣势分析业界的大模型泮测平台在多个方面展现出显著的优势，这些优势共同推动大语言
9、模型评测技术的发展.并为用户提供高效、可靠的服务.首先，这些平台在评测的全面性方面做得非薄出色.多数平台在评估镇型时，不仅生视其语言生成能力，还综合考虑了模型在豆交情境中的推选、决策、学习以及适应等多方面的能力.例如，百度大模型评测平台依据国家相关法规和标准,包括网络安全法和互联网信息服务管理办法,进行安全评测,确保大模型的输出内容合法合规，避免生成违法违规信息，保护用户障私,昉止模型被用于不良目的.这种全面的评估方式为研究人员和开发者提供一个更为全面的模型能力视图，有助于他们深入理解模型的性能.其次，多样化的评测方式是这些平台的另一大特色,平台如AgentBenCh支持零样本评测、小样本评测
10、和思维链评测等，能够更全面地评估模型性能.零样本评测衡量模型在未经特定任务训练时，面对新任务的理解与执行能力；小样本评测则检蛇模型在仅提供少量样本后，对新任务的快速学习与适应水平；而思维链评测通过模仿人类思维过程，对模显处理豆杂问跑的推理及解决能力进行泮估.这种多样化的评测方式使得平台能够适应不同类型的模型和应用场景，为用户提供更加精准的泮测服务.另外，分布式高效评测是这些平台的显著特征.一些平台如OPenComPaSS握供分布式评型方案，支持在单机或集群上并行处理计算任务，显若提高评刑效率.通过分割大任务、合并小任务等策略，实现计仅负载的均衡,充分利用所有可用的计算资源.在资源充足的情况下，
11、OPenComPaSS能够在短时间内完成干彳次数量级模型的全面评测.这种分布式的评第四章中国移动弈州飘大模型评测平台为了全面解决人工智能大模型评测在技术蛤证、总量控制、风险管理和合规性等多个层面上的需求，同时克服当前评测过程中存在的多种局跟性问题，我们提出构建一个高效智能的大模型评测平台.该平台能够蛹保评测流程的标准化、安全性、公正性，并提.升数据集的多样性和代表性.同时，通过降低技术门Ilfi和优化分布式评测系统的推沪，我们致力于提供一个更加高效、经济、且易于接入的评测平台.4.1 设计原则和思路在“弃衡“大模型泮测平台构建过程中，我们采取一系列设计原则和实现思路，确保平台的高效性、用户友好
12、性和未来的可持续发展.设计原则主要包括以下三点.一是强化智能化自动化”的原则。通过自动化流程，我们显著降低了对人工干预的需求.同时，采用人工智能和机器学习技术不仅提升了评测的效率和精确度，也使得平台畿町根据历史数据不断学习和优化怦羽第珞，以实现评测过程的持续改进和自我完善.二是保障灵活可扩展性的原则.”模块化设计让我们挺将发杂的评测流程分解为独立的功锢模块，不仅提升了平台的灵活性,也便于未来的扩展和升级，每个模块都镶独立运作，同时与反他模块有效协同，保证了平台的长期适用性和前瞻性.三是坚持”交互体验设计”的原则.这意味若卷项设计和功能决策都以用户体验为核心.为了确保用户能够迅速地掌娓平台的使用
13、并高效执行评测任务，我们提供了直观易操作的用户界面和流程.此外，通过详尽的帮助文档和在妓客服支持,我们进一步降低了用户的学习门槛.基于以上原则，提出以下设计思路.一是“全流程自动化”，利用了人工智能与机器学习技术，实现了从数据整理到评犯报告生成的自动化，同时通过智能分析提升了评测的准踊性。二是模块化架构“，增强了平台的灵活性和可扩展性，使平台功能可分解为独立却能协同工作的模块,三是专注于“交互体脸设计，通过深入研究用户习惯与需求，打造出筒洁而直观的用户界面和交互流程.通过这些原则和思路的指导，我们可以有效地构建一个高效智能的大模型评测平台，8在满足在技术粉证.质量控制、风除管理、合规性等多个层
14、面的评测需求,同时该平台也致力于克服当前评测过程中面临的诸多局限性，提供标准化、公正、安全且易于操作的评羽服务,从而推动大模型技术的持绫创新和应用拓展.4.2 平台整体架构奔衡”大模型评测平台整体架构采用分层与模块化的设计理念，主要由底层能力层.评测管理层、评测执行层、结果分析层和行业应用层五大部分构成，确保了评测过程的高效性、准确性和安全性，平台整体架构如图所示：行业应用展XlkVKffH币海满分析IR海嘉执行IB”M9M层屈能力居底层能力层是整个评测平台的基石，确俣了平台的架构均定和百效运行.平台本身具备强大的计算能力和稳定的架构，能够支撑起大规模数捌处理和豆杂犊型的运算需求,该层的合了容
15、器化摒排技术，深度学习和大模型技术，以及自动执行、数据处理和榴虫技术，这些矮力共同构建了一个高效、智能的评测环境,为大模型的性能评估提供了坚实的后盾.评犯管理层由数据管理层和犊型管理层共同组成.数据管理层专注于数据的存储、清洗和构建，通过高可靠性数据库系统支持大规模数据集的存储与快速检索，自动去除噪声和异常伯，并提供数据版本控制与访问权限管理，牌保数据安全与完整性.模型笆理层则支持模空接入、版本控制和安全性堆沪，支持多种大模型接入，记录模型变更历史，便于性箜比较和模型更用，提升评测效率.评测执行层作为自动化评测流程的关域,负责任务分发.迸度监控和结果收集.它智能调度评测任务,提供实时诳度监控，
16、确保任务项利腴行，并具备异常检测与处理能力，保障任务连续性和稳定性.此外，执行层详细记录评测过程日志,便于问鹿诊断和策珞优化.评泡分析层则深入分析数据，提供全面评估.它进行数据预处理，利用Al技术自动判定和分析评测结果，评估旗型住铺指标，并提供数据可视化工具羯助用户理解模型性能,同时，该层严格遵守数据安全和除私俣护标准，确保评测活动的安全性和合规性.通过这些层次的t办同工作，平台为大模型的评测提供了一个坚实、高效和智能的环境.行业应用层作为大模型评汉!的应用领域，笈盖了工业、农业、医疗、交通、市政等多个关蛙行业触域,该层利用评测平台提供的全面评估能力，针对各行业特点定制评测方案，充分挖堀模型优
17、劣势，确保大模型在实际应用中发挥出最大价侑,同时，平台不断收集各行业数据，持续优化滓测算法，以满足日益复杂的行业需求.4.3 平台特色及创新点评测平台主要特色1 .对标国际一流的大模型评测体系本平台构建了多维度的2-4-6评测体系，该体系将评估场景划分为基础任务和应用任务，明确泮测指标、评测数据等四项主要评测要素，并制定涵盖准确性、可靠性、安全性等六大维度50余个评测指标.在数据集方面，基于中国移动人工智矮领域评测数据积案，充分融合斯坦福、微软等国内外权威评测数据基准，构建全面客观的通用大模型专属评测数据集，涵盖科学常识、逐辑推理、阅读理解、程序编写等两百多类典型场景，确保充分评估大模型综合能
18、力.对标业界主流大模型评测体系，在分档一致性和排名一致性评估均处于业界一流水平.2 .基于大膜型技术的智能化结果评判基于大模型技术的智能化结果评判是“奔衡“平台的核心优势之一.平台的智能化评判不仅减少了人工干预,还提高了评测的一致性和可复现性.平台利用大模型评测大模型“的理念，通过对主流开源大模型的评判能力进行针对性调优，集成自动化评测结果判别能力，提升评测结果判别准确性.“奔衡“平台还采用了多模型整合技术，结合了多个模型的评估结果来提供综合的泮判.这种方法利用了不同模型之间的互补性,提高了评测结果的鲁棒性和可信度.3 .基于自组织的端到端自动化流程“弈衡”大模型评测平台通过自组织技术实现了评
19、测流程的全面自动化，从而显著提升了评测工作的效率.在整个评测流程中，平台胡啰自动部署淬测模型，根据评测任务匹配针对性的评测数据集，并独立执行整个评测任务，无需人工干预.任务完成后,系统不仅可以自动统计和汇总结果,还能进行深入的性能分折，利用智能化评判管法评估模型在各项评测指标上的表现，并生成详细的分析报告，此外，平台还能自动检测和处理泮测过程中的异常情况，确保流程的连续性和稳定性.实时进度跟踪功能和详尽的日志记录使得用户能够随时了解评测状态，同时便于问逊诊断和策略优化.整体而言，弈街”平台的自动化全流程设计以大地简化了用户的操作经杂度，让用户可以更专注于模型优化和决策分析，而不必关注评测的具体
20、执行细节.平台创新点1 .用大模型测试大模型“奔衡”平台的一个显著创新之处在于其采用了1大模型测试大膜型”的评测方法，即利用经过针对性训练的大模型来测试和评估其他大模型的性能.通过针对性调优主流开源大模型的评判能力，提升平台评测结果的准确性，同时集成了自动化评测结果判别能力，减少了人为因素的干扰,大幅提升评测结果判定智能化比例.相较于传统的以小模型或固定规则为基础的测试方法，随若经脸的根素，评测大模型能够不断优化评测策略,适应多样化的大模型和不断演进的评测需求，为大模型的迭代优化提供了更加深入的洞察.2 .自动化智绕评测引擎“弈衡.平台的另一个创新点是其实现了一套全自动化智能评测引擎.从用户上
21、传模型和数据开始，到最终评测报告的生成，整个过程无需人工干预，平台可以独立完成.这一流程包括但不限于任务的自动下发、实时进度监控、结果的自动收集与分折，以及评测报告的智能生成.全自动化的评测流程不仅极大地提升了评班的效率,减少了人为错误的可能性，而且也使得评测结果更加客观和一致.4.4平台主要功能“弈衡”大接型评测平台的功能逻辑图如下所示.“奔衡”平台的功能整茂了从数据和模型笆理到评测流程的自动化，再到结果的分析与展示，形成了一个完整的评测系统.每个类别内部的功能相互支持，共同构成了一个高效、自动化的AI大模型评测解决方案.平台首页下图为“奔循”大膜型评测平台访问入口.中国蜂2r赛大期理加平白
22、，.引领通用人工智能评测新高度IBMA三m.l*MflTa.MRHM.MflilM.KMMM.MM.fmh*fl,MMQM 数据管理数据管理提供标准化的数据存储.访问和预处理功能，包括数据清洗、去三1.去暝和异常值处理等功能，以帮助用户更好地构建和选择数宪雯,确保数据集的质量，从而更好地评测大模型. 模型管理模型纹理提供了全面的模型接入支持，能第实现自动化模型配由.它不仅涵盖了对官网发布模型的接入，同时也兼容郃若的开源横型,确保了平台的开放性和灵活性.通过一站式的启停管理，用户可以轻松地对模型进行启动、智停或终止操作，从而优化资源利用率并提高工作效率. 评测数据构建评测数据构建允许用户根据特定
23、评测任务自主设计数据集和选择评测指标。这一功能通过梃供数据预处理和多样化的指标模板，适应多变的评测需求，确保了评测的针对性和准确性，支持从基册到复杂的多场景应用，增强了评测的灵活性和实用性. 评测任翁下发评测任务下发是Al大模型评测平台的高效自动化特性之一.用户无需深入了解不同摸曼的接口细节，只需在平台上选定评测对象和相应的数据集,即可通过一联式操作快速下发评测任务，这种设计极大地简化了评测流程,减少了人工设置和干预,显著提升了评测工作的效率和准确性.同时，自潮七的下发机制确保了评测任务的一致性和可复现性，为大规模和高频次的模型评测提供了强有力的支持. 评测任务监控评测任务监控为大模型评测提供
24、了亘观的进度跟法能力.用户可以通过用户界面实时监控评测任务的执行状态,包括当前的进度、已处理的数据量等.这种透明化的监控机制不仅增强了用户对评测流程的掌控成,而且有助于及时发现并解决评测过程中可能出现的问题.从而确保评测任务的顺利进行. 评测任务审核评测任务审核功能允许专业人员对自动生成的评测结果进行人工核直,以确保评测结果的准确性.通过自动荆卷和人工核玲双击保障机制，提供更为耳实和有效的评测结果.人工审核的介入，尤其是在处理复杂或关键性的评测任务时，为评测的精确性和权威性提供了额外的保附,增强了评测结果的可信度和实用性. 专家评分“奔衡”平台支持专家评分，对于模型主观评价问题,允许领域内的专
25、家对模型的性能进行打分和评价.这一功能结合了人工智能的自动化评测和专家的深入洞察，提供了更为全面和权威的评测结果. 榜单生成稔华生成功能允许用户通过简单的操作，一处生成模型性能排名榜单,平台根据模也的评测结果和专家评分，自动整理并展示每个模型在不同性能指标上的表现，从而为用户梃供了一个快速便捷了解模型性能水平的途径.这种自动化的榜单生成方式很大程度上节省了用户整理数捱的时间，圾大地提升了用户体脸. 大模里排行榜大模型排行榜是弈衡平台的一项直观展示工具,它通过图形化弭面清晰地展示各个模型的综合排名.用户可以迅速了解不同模型在关飕性能揩标上的相对位置,从而对模型的整体表现有一个直观的认识.这种图形
26、化的展示方式不仅使复杂的数据信息变得易于消化，而且帮助用户快速识别顶尖摸空和发现性能瓶颈,为模型选择和优化提供了有力的视觉支持. 智能分析与报告智能分析与报告功能通过人工智能技术，对评测数据深度挖掘，精准捕捉并归纳模型能力，自动化编制评螂告.报告不仅呈现了模型的性镭指标，还提供了模型间的比较排名，为用户提供了一个全方位的视角，以全面评估和比较不同模型的性能表现.4.5 平台主要优势奔衡大模型评测平台凭借其核心优势为用户提供了一个全面、高效、智能的评测解决方案，这些优势包括创新的“2-4-6多维度评测体系，业界领先的自动化评测能力，用户友好的一艇测试功能，高度的可拓展性等.首先，平台的核心自研2
27、-4-6多维度”弈衡”评测体系已达业界一流水平.采用“基于一致性的大模型评测体系量化评估方法”对标业界大模型评测体系，结果表明，在分档一致性和排名一致住两类指标上，中国移动”奔衡”大模型评测体系，已经与国际主流泮测体系如赞软、斯坦福等实现了对标，其整体能力已达到国际一流水平.其次，奔衡”大模型评测平台具备“一域测试”的功能，显著提升了用户体玲,该功能简化了人工操作流程，用户能然轻松地上传模型，井等待评测自动化执行完成即可.这一创新设计极大地降低了用户执行模型评测的难度，使得非技术背鼻的用户也能便选地完成专业级别的评涎，此外，平台可自动化生成详尽的评演报告，为用户提供模型功能和性能情况的全面视图
28、，使得用户能第迅速掌握模型的强项与改进空间.平台的另一大特色是其高度的可拓展性，评测掇型、指标等内容均可灵活配过*调整.弈衡”允许用户根据具体的评测需求，轻松添加或修改评汉缎型和指标，无需复杂的编程或系统调整,这种设计哲学赋予了平台强大的适应性，能够快速响应技术进步和市场变化，支持新兴模型和指标的集成，同时，开放的AP】接口进一步增强了平台的可拓展性，鼓励第三方开发者和服务提供商参与到平台的生态建设中，共同推动大模型泮测技术的发展和应用。与传统手动评测相比，并衡”平台显著提升了效率，将大模型评测周期从三周以上缩短至一周以内，并以其出色的实时响应能力，确保评判平均响应时间控制在5秒以内，满足了用
29、户对实时性的要求.平台的自动化评测成功率稳定在90%以上，证明了其高可靠性，通过容器化技术和资源调度优化，平台提升了硬件资源利用率并降低了运营成本，同时已成功适配50余款业界主流大模型，展现了强大的兼容性.4.6 成功案例与应用实践“奔衡”大模型评测平台在不同层面上展现了其深远的影响力和专业评测能力，具体体现在如下几个方面：在国家层面，中国移动已多次为政府部委提供大模型评测支撑，通过专业的泮测，深入分析了人工智能的发展趋势和风险,茨得高度认可.在政务领域，该平台与北京市大数据中心合作，参与政务大模型能力评测，科学支撑了北京市政务应用的决策过程，受到相关部门和客户的一致好评.为国冢部委等递交近io篇专报，得到各级领导批示.在产业层面，基于弈衡大模型评测平台，开展多领域行业大模型评测,根匏不同行业的特点和需求，“弈衡”平台能移提供定制化的评测方案.同时能缈对不同领域的大模型进行陪领域的性能比较，帮助企业识别各模型在特定任务上的优势和局限性,从而做出更合适的技术选型决策.根据评测结果,企业可以了解到模型在实际应用中的表现，并据此进行模型的优化和迭代，提升模型的实用性和有效住.此外通过成立行业学会大模型评测工作组、举办全国性大模型评测竞赛等多种方式，推动建立完善的评测体系，研发高效的审核评估工,助力国产大模型技术成熟，促进产业生态繁荣.
