引言
今天我咬牙开通了 ChatGPT Pro 的订阅。为了最大化这项投资的价值，我计划开启一个新的系列：每天与 ChatGPT 深入探讨一个重要话题，并将这些有见地的对话整理成文，分享给大家。
今天，我选择了一个与 AI 发展密切相关的话题：大语言模型的全面评测方法。这个问题的灵感来自于最近 Grok 3 的发布。在各大模型发布时，我们经常会看到各种评测数据和对比图表，比如下面这张来自 Grok 3 发布会的评测结果：
这些评测数据背后究竟有着怎样的评估体系？评测指标是如何设定的？评测的基本原理是什么？更进一步，当我们需要将 AI 技术整合到实际产品中时，应该如何设计一个全面而有效的评测方案？带着这些问题，我让 ChatGPT 帮我进行了深度研究。
对话内容
小记
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评测方法多样化：现在评测大模型，不仅看它在考试（各种数据集）里答题准不准，还会让人和模型聊聊天（像Chatbot Arena那样），或者让模型之间互相打分，方法更多样了。
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考察维度更全面：除了看模型聪明不聪明（准确性），还要看它靠不靠谱（安全性、会不会瞎编）、好不好用（流畅性、能不能听懂人话）、省不省钱（计算效率）等等。
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模型自己当评委：厉害的大模型（比如GPT-4）可以给别的模型打分，这比人来打分快得多，而且打得还挺准，特别适合用来评估聊天机器人。
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评测推动技术进步：大模型公司都想在评测里拿高分，这就像一场比赛，促使大家不断改进模型，也让用户能选到更好的模型。
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评测方式不断进步：评测本身也在变得更智能、更实用，会更像真实使用场景，也会更透明，让大家更放心。