文章分析了当前大模型评测体系中的“跑分乱象”,称大模型榜单广泛存在“家家第一”的情况。现有的开源跑分数据集会引发“刷题”现象;而封闭的私有数据集又会影响公平性。此外,部分榜单的评测维度也不够科学全面。文章建议建立权威的评测体系,开源评测工具与流程以保证公平,但评测数据集则采用开放历史+封闭正式的模式。此外,大模型的商业化远比模型的参数和榜单排名更为重要。
本文由「aiuc」编辑整理，文章链接：https://www.aiuc.net/22193
该文观点仅代表作者本人，平台仅提供信息存储空间服务。
