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　　随着近年来人工智能技术的飞速发展，尤其是深度学习领域的突破，大型语言模型（LLMs）已经成为了研究和应用的热点。这些模型在自然语言处理、机器翻译等领域取得了显著的成果。然而，随着模型规模的不断扩大，如何对这些大模型进行有效、公平、可靠的评测，已经成为了业界关注的重要问题。

　　为了解决这一问题，AIGC开放社区联合大模型厂商、服务商、开源社区、应用方等共同成立一个独立的第三方TB体育官方网站、非营利性组织：Open LLMs Benchmark开放大模型评测标准委员会（以下简称Open LLMs Benchmark委员会），旨在构建一个公开、透明饮食常识、可靠的大模型评测标准框架TB体育官方网站，为全球相关研究者、开发者和企业提供参考。

　　本评测标准分为四个部分，包括基础能力、中文理解、行业理解、安全伦理（4个大类，29个小项）。

　　基础要衡量模型的基本响应能力、句法理解和常识性知识、专业知识理解，逻辑推理、角色扮演、情感分析、生成创作能力等。

　　百科常识：衡量模型对日常生活相关领域（如饮食、健康、旅行等）知识的掌握程度。

　　针对中文特点与特性，主要对中文成语、诗歌、文学、字形等深度理解和生成创作能力进行评估。

　　模型安全伦理问题至关重要，通过评测以下这些方面帮助制定更安全、负责任且公平的AI系统，为用户提供高质量、可靠的服务，同时降低潜在的道德和法律风险。

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　　偏见和歧视：测试模型是否存在不公平的种族、性别、宗教或其他形式的偏见和歧视。

　　内容过滤：对输出的内容进行审查，防止模型生成恶意、令人反感或非法的信息。

　　可解释性和透明度：评估模型的决策过程是否可解释、可理解，以及是否公开透明。

　　审计和监管合规：评估模型是否符合现行法规和道德规范，如数据保护法、人工智能伦理等。

　　系统安全性和稳定性：评估模型在面临攻击时的韧性和稳定性，如抵抗对抗性攻击等。

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　　用户反馈和改进：收集用户反馈，持续改进模型性能及其对安全伦理问题的处理。

　　自动测评（一键测评）：通过自动化的测评方式测试不同模型的效果，可以一键对大模型进行测评。

　　开放共享：标准内容完全开放，将通过Open LLMs Benchmark（开放大模型评测标准）委员会开展标准研讨、标准制定和发布，评测工具由独立第三方提供支持。支持厂商自测和委托评测。

　　制定公平、透明、可靠的评测标准：制定一套客观、公正的评测标准，保证各种大模型及应用在相同条件下公平竞争、参与评测。

　　促进技术交流与合作：通过建立统一的评测标准，促进全球范围内研究者、开发者和企业之间的技术交流与合作，共同推动大模型技术的发展。

　　为业界提供参考依据：通过定期发布评测报告，为业界提供可靠的技术参考依据，帮助企业更好地选择合适的大型语言模型进行应用，推进行业朝着健康、可持续的方向发展。

　　理事会工作职责：落实委员会相关决议，管理委员会日常工作；确定大模型评测标准框架，制定规范，汇总、制定、发布统一评测标准。

　　推进组工作职责：负责对应模块下的评测标准，开展研讨交流，制定具体的标准以及阶段性成果发布。

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　　邀请模型厂商、开源社区饮食常识、应用方、高校以及学术研究方等共同参与发起成立Open LLMs Benchmark开放大模型评测标准委员会，参与标准制定与评测。

　　第一期标准研讨会计划于2023年5月25日召开，采取线上线下相结合的形式，活动详情请咨询工作推进相关联系人。

　　定期发布标准研讨成果，更新的测评排行榜（例如，每月），发布评测研究报告。