如何评估大模型的性能？有哪些常用的评估指标？

评估大模型（如大语言模型 LLM）的性能是一个多维度的问题，常常需要结合多个指标从不同角度来考察模型的能力。以下是常见的评估方法和指标：

一、通用评估维度

1. 任务性能（Task Performance）
   衡量模型在特定任务上的表现，如问答、翻译、总结等。

2. 语言能力（Linguistic Capabilities）
   包括语法正确性、语言流畅性、逻辑一致性等。

3. 推理能力（Reasoning Ability）
   如数学推理、常识推理、多跳推理等。

4. 事实准确性（Factuality）
   模型生成内容是否与真实世界知识一致。

5. 鲁棒性（Robustness）
   对扰动输入是否仍能保持稳定输出。

6. 安全性（Safety）与偏见（Bias）
   是否含有有害内容、歧视性语言等。

7. 效率（Efficiency）