本文全面回顾了大型语言模型（LLM）的评估，涵盖了关键概念和方法。它强调了各种评估指标和方法的重要性，包括基准测试、数据集和人工评估。文章强调了需要强大的评估框架来确保模型的性能、准确性、安全性和公正性。 AI
影响 为理解如何评估和验证LLM能力提供了基础性认识，这对开发人员和研究人员至关重要。
排序理由 该项目是对LLM评估方法和指标研究的回顾。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
- Accuracy
- Benchmark
- data set
- Human Evaluation of Procedural Knowledge Graph Extraction from Text with Large Language Models
- LLM evaluation
- Model performance evaluation (validation and calibration) in model-based studies of therapeutic interventions for cardiovascular diseases : a review and suggested reporting framework.
- robustness
- safety
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