Оценка больших языковых моделей: всесторонний обзор Evaluating Large Language Models: A Comprehensive Survey

Статья представляет собой всесторонний обзор методологий оценки больших языковых моделей (LLM). Она систематизирует существующие подходы к тестированию производительности, безопасности и надежности моделей, что критически важно для их ответственного внедрения. Работа имеет большое значение для индустрии ИИ, так как устанавливает стандарты для сравнения моделей и помогает разработчикам выбирать оптимальные решения для конкретных задач.

The article presents a comprehensive survey of evaluation methodologies for large language models (LLMs). It systematically reviews existing approaches for testing model performance, safety, and reliability, which is crucial for their responsible deployment. This work is significant for the AI industry as it establishes benchmarks for model comparison and helps developers select optimal solutions for specific use cases. The survey addresses key challenges in LLM evaluation and outlines future research directions.