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大语言模型(LLM)的评估是复杂且多维的过程，涉及多个方面，包括评估体系、评估方法、评估实践。评估体系包括评估数据集、模型输出、样本/输出变换、
真值(Ground Truth)、评估媒介、性能报告。评估方法包括直接评估指标、基于辅助模型的评估、基于模型的评估。评估实践主要包括，避免数据泄漏、测试样本的覆盖率、测试评估样本与任务无关、数据集划分和表述改写、随机数种子、准确率与召回率的权衡。

1. 评估体系

大型语言模型(LLM)的评估，需要考虑多个维度，主要包括：

1. 知识与能力评估：关注模型的知识表示、推理能力和语言生成能力。评估方法包括自然语言处理任务、推理、生成、多语言任务和自然语言真实性等。
2. 伦理与安全评估：考虑模型的伦理问题、偏见、隐私和安全性。评估方法包括检测模型是否存在偏见、是否满足隐私保护要求，以及是否