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近几年，大模型推动人工智能技术迅猛发展，极大地拓展了机器智能的边界，展现出通用人工智能的“曙光”。如何准确、客观、全面衡量当前大模型能力，成为产学研用各界关注的重要问题。设计合理的任务、数据集和指标，对大模型进行基准测试，是定量评价大模型技术水平的主要方式。大模型基准测试不仅可以评估当前技术水平，指引未来学术研究，牵引产品研发、支撑行业应用，还可以辅助监管治理，也有利于增进社会公众对人工智能的正确认知，是促进人工智能技术产业发展的重要抓手。全球主要学术机构和头部企业都十分重视大模型基准测试，陆续发布了一系列评测数据集、框架和结果榜单，对于推动大模型技术发展产生了积极作用。然而，随着大模型能力不断增强和行业赋能逐渐深入，大模型基准测试体系还需要与时俱进，不断完善。
近日，中国信息通信研究院（简称“中国信通院”）联合多家机构发布《大模型基准测试体系研究报告（2024年）》。
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报告首先回顾了大模型基准测试的发展现状，对已发布的主要大模型评测数据集、体系和方法进行了梳理，分析了当前基准测试存在的问题和挑战，提出了一套系统化构建大模型基准测试的框架——“方升”大模型基准测试体系，介绍了基于“方升”体系初步开展的大模型评测情况，并对未来大模型基准测试的发展趋势进行展望。面向未来，大模型基准测试仍存在诸多开放性的问题，还需要产学研各界紧密合作，共同建设大模型基准测试标准，为大模型行业健康有序发展提供有力支撑。
报告主要内容
1. 基准测试已赋能大模型“建用管”全生命周期的多个阶段，在大模型研发、应用和管理中扮演重要角色。据中国信通院统计，截至2023年底，产学研各界已经报道325个大模型基准测试的相关数据集、方法和榜单等研究成果。其中针对大模型的通用语言类评测数据集最多，占比超过50%，而对大模型产业应用效果的评测数据集和方法论相对缺乏，亟需产学研各界重点关注。
大模型基准测试领域占比分布
2. 与传统认为Benchmark仅包含评测数据集不同，大模型基准测试体系包括关键四要素：测试指标体系、测试数据集、测试方法和测试工具。指标体系定义了“测什么？”，测试方法决定“如何测？”，测试数据集确定“用什么测？”，测试工具决定“如何执行？”
大模型基准测试体系构成
3. 虽然当前大模型基准测试发展迅速，涉及内容范围广泛，但仍存在一些挑战性问题，主要包括：建立规范化的评测体系、构建面向产业应用的基准、模型安全能力评估、评测结果与用户体验的差异、测试数据集的“污染”问题和评测数据集的“饱和”使用问题。
4. 为提供大模型基准测试体系的规范化建设思路，2023年底，中国信通院发布“方升”大模型基准测试体系。“方升”测试体系涵盖基准测试的4个关键要素，即指标体系、测试方法、测试数据集和测试工具。其从行业、应用、通用和安全能力4个维度全面评估大模型的表现，特别将重点评估大模型的产业应用效果，这对大模型的落地具有重要参考价值。
“方升”大模型基准测试体系
5. 中国信通院于2024年初启动“方升”首轮试评测，针对大模型的通用、行业、应用和安全能力进行全方位评测。被测对象为30多家国内外主流的闭源（商业）大模型和开源大模型，如GPT-4、Qwen-72B- Chat、LLaMA2等。报告公布了本次开源大模型的评测结果，可以发现开源大模型的表现除了依赖模型参数量，还与模型版本迭代时间相关。
开源大模型评测榜单结果
6. 大模型基准测试不应该仅仅作为大模型研发的终点，以发布测试榜单为目的，更重要的是切实发现大模型问题，驱动大模型能力的提升，指导大模型的研究方向和应用路线。因此，产学研各界应该在探索新的测试方法、构建自动化测试平台以及共享高质量评测数据集等方面协同发力。
报告目录
一、大模型基准测试发展概述
（一）大模型基准测试的重要意义
（二）蓬勃发展的大模型基准测试
（三）大模型评测发展共性与差异
二、大模型基准测试现状分析
（一）大模型基准测试体系总体介绍
（二）代表性的大模型基准测试体系
（三）问题与挑战
三、大模型基准测试体系框架
（一）“方升”大模型基准测试体系
（二）“方升”自适应动态测试方法
（三）“方升”大模型测试体系实践
四、总结与展望
（一）形成面向产业应用的大模型评测体系
（二）构建超自动化的大模型基准测试平台
（三）探索AGI等先进人工智能的评测技术
（来源：中国信通院）
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