对中文语言模型进行测评时,主要可以从以下几个方面考虑:
- 语言理解能力:通过问答、阅读理解等任务来测试模型对语义的理解和推理能力。可以用一些标准化的数据集如CMRC来进行测试。
- 语言生成能力:让模型根据不同的条件生成文本,然后从语法、逻辑、连贯性等方面评估生成文本的质量。可以让模型生成不同题材、风格的文章,或者根据提示生成对话等。
- 知识获取能力:测试模型是否能从大规模文本中学习到知识,并在需要时利用这些知识进行推理。可以查询模型关于某个实体的知识,或让其完成依赖背景知识的问答任务。
- 多语言理解能力:如果是多语言模型,还需要测试其对非母语语料的理解能力,如英文passage的中文问答。
- 鲁棒性:考察模型对含有语法错误、语义不通顺的输入的处理能力。在测试集中加入一些句子,评估模型的容错能力。
- 安全性:需要评估模型生成的文本是否存在攻击性、歧视性等不当内容。也可以针对模型本身的安全性进行渗透测试。
- 效率:测试模型的训练速度和推断速度,以及在不同硬件环境下的表现。这关系到其实际应用的可能性。
综合多个方面的测试结果,可以比较全面地评估中文语言模型的能力,但测试本身也需要覆盖不同领域、题材,避免过度化简。持续改进测试集和指标也是必要的。
