中文大模型基准测评报告：ChatGPT发布一周年报告

中文大模型基准测评报告概览

国内大模型关键进展与测评体系

• 2023年大模型关键进展：从ChatGPT发布后，国内学术与产业界迅速响应，形成大模型共识，经历从准备期到成长期再到爆发期的阶段转变。各大模型厂商和研究机构发布了一系列大模型，如百度的文心一言、阿里云的通义千问、科大讯飞的星火等，形成了百模竞争的局面。

• 测评体系与方法说明：测评体系围绕大模型的通用能力，包括语言理解与生成、专业技能与知识、安全性和工具使用等四大维度，通过多层次、多维度的任务设计进行综合评估。测评方法结合了客观题与主观题，通过多轮对话场景和自动化评测来全面考察模型性能。

大模型测评结果

• SuperCLUE模型象限：评估结果显示，国内大模型在语言理解与生成、专业技能与知识、工具使用和传统安全等多个方面均有显著进步，但与全球顶尖模型如GPT-4相比仍有一定差距。模型被划分为不同象限，反映其在不同维度的定位和发展潜力。

• 国内外大模型差距：虽然国内大模型在近一年内取得显著进展，但在关键性能指标上与全球顶尖模型之间仍存在明显差距。GPT-4-Turbo在测评中表现出全面领先优势。

• 国内大模型竞争格局：创业公司和大厂在大模型研发领域展开激烈竞争，如零一万物的Yi-34B-Chat、百度的文心一言4.0等表现出色，显示了国内大模型竞争的多元化趋势。

• 大模型对战胜率分布图：在多轮开放式问题基准下，GPT-4-Turbo在与GPT3.5的对比中展现出全面优势，国内大模型如Yi-34B-Chat、Moonshot等也表现出不俗的对战胜率。

优秀模型案例介绍

• 语言理解与生成能力：示例模型如GPT-4 Turbo、MiniMax-abab5.5、Yi-34B-Chat等在报告中提供了具体应用场景下的能力展示，展现了模型在复杂任务处理、创意生成和上下文理解方面的先进性。

• 专业技能与知识：通过案例展示了模型在解决实际问题、提供专业建议和知识应用方面的实力。

• 工具使用与安全性：通过具体任务和情景，强调了模型在工具集成、决策推理和遵守安全规范方面的表现。

总结

2023年，中文大模型领域取得了显著进展，国内大模型研发呈现出百花齐放的态势，与全球顶尖模型的差距在缩小。测评体系的完善和多维度评估方法的引入，为大模型的研发和应用提供了科学的指导。通过案例分析，展示了各模型在不同场景下的表现，为行业提供了参考。未来，随着技术的不断进步和应用场景的拓展，中文大模型有望在更多领域发挥重要作用。