摘要

这篇论文系统地回顾了评估大型语言模型（LLM）所面临的挑战和局限性。文章指出，在将LLM应用于实际场景之前，需要进行全面评估，以确保其性能可靠。尽管评估LLM的重要性已得到广泛认可，但评估过程的复杂性导致了结果的不一致和解释的差异。为了解决这一问题，作者对LLM评估的各个步骤进行了系统的研究，揭示了影响可重复性、可靠性和稳健性的各种不一致和决策复杂性。基于这些发现，作者提出了一些建议和最佳实践，以确保LLM评估的可重复性、可靠性和稳健性。

原理

论文的关键内容是对LLM评估的挑战和局限性进行了系统的研究，并提出了一些建议和最佳实践。具体来说，作者对LLM评估的各个步骤进行了分析，包括评估设置、响应生成和评估方法。在评估设置方面，作者指出了选择合适的基准、模型和提示的重要性。在响应生成方面，作者讨论了提示设计和解码参数的选择对性能的影响。在评估方法方面，作者分析了自动评估、人类评估和LLM作为评估者的优缺点。

流程

论文的工作流程如下：

1. 对LLM评估的各个步骤进行分析，包括评估设置、响应生成和评估方法。
2. 揭示影响可重复性、可靠性和稳健性的各种不一致和决策复杂性。
3. 基于发现，提出建议和最佳实践，以确保LLM评估的可重复性、可靠性和稳健性。

应用

论文的关键内容可以应用于LLM的评估和开发，有助于提高LLM的性能和可靠性。具体来说，论文的建议和最佳实践可以帮助研究人员和开发者更好地选择基准、模型和提示，设计更有效的响应生成和解码参数，选择合适的评估方法，并确保评估的可重复性、可靠性和稳健性。此外，论文的研究结果也可以为LLM的应用提供指导，帮助用户更好地理解和使用LLM。