前沿AI模型的评估已经经历了不同的时代,从简单的令牌预测和对数似然评分,到评估指令遵循,再到验证数学、代码、事实性和安全性。随后的时代侧重于推理能力,最近则关注端到端工作流,模型利用工具来完成复杂任务。这一进展使得评估单位从单个令牌扩展到整个作业,评分方法也从似然度转向精确匹配、评分标准和环境结果。在这些时代中,一个重大的挑战是评估方差,即即使在同一模型上多次运行相同的评估,分数也可能因采样噪声而波动。 AI
影响 评估基准的演进对于准确衡量和改进AI在各种任务中的能力至关重要。
排序理由 该项目讨论了AI模型评估方法和基准的演进,这属于研究范畴。[lever_c_从研究降级:ic=1 ai=1.0]
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