大型AI模型已经变得越来越常见，它们在许多复杂任务中展现出了强大的实力，引领着前沿技术的发展趋势。这些大模型既给了我们无限的可能，也带来了一个难题：在“百模大战”的大背景下，我们如何从这么多的大模型中选择最适合自己需求的模型呢？选择的标准又应该是什么？这对于希望利用大模型推动业务发展的企业来说，是一个需要解决的重要问题。因此，我们需要一套完整且科学的评估体系，来帮助我们评估和比较各种大模型的能力。
近期，IDC发布的《AI大模型技术能力评估报告，2023》，尝试为这个问题找到一些解决方案。该报告创建了一个AI大模型技术能力的评估模型，并对国内14家厂商的大模型能力进行了评估。
3个维度，8个指标，评估大模型的能力
评估模型主要分为三个维度，产品技术、服务生态以及行业应用三大维度。其中，产品技术又细分为算法模型能力、通用能力、创新能力、平台能力、安全可解释；服务生态，细分为服务能力和生态合作；行业应用则主要看行业覆盖能力。
应该说，这个评估模型比较全面，既包含了技术层面的考察，也包含了实用性和商业应用的影响。让我们逐一探讨这些指标如何影响大模型的表现：
一、产品技术：
1. 算法模型能力：算法模型能力是衡量一个模型本质性能的重要指标，评估这个能力可以看模型在公开基准测试上的表现。模型的算法能力直接关系到它能否完成预设任务，以及完成的效果如何。强大的算法模型能力是模型性能优秀的基石。
2. 通用能力：通用能力指的是模型对于各类问题的处理能力。如果一个模型只能在特定的任务或领域表现优秀，但在其他任务或领域的表现很差，那么我们可以说这个模型的通用能力较弱。衡量模型通用能力的方式是在多个不同的任务或领域应用模型，观察模型的表现如何。如果模型在多数任务上的表现都很好，那么我们可以说这个模型的通用能力强。
3. 创新能力：创新能力涉及到模型在处理新问题或者改进现有问题上的能力。这可能涉及到新的技术或算法的引入，也可能涉及到对现有问题的独特和有效的解决方案。创新能力的评估通常需要深入了解模型的设计和实现细节，看模型是否引入了新的技术或方法，是否在解决问题的过程中提出了新的思路。
4. 平台能力：平台能力主要看模型的效率、扩展性以及稳定性。对于大模型来说，如何在保证性能的同时提高效率、可扩展性和稳定性，是一个重要的问题。衡量平台能力可以看模型处理大数据的能力，模型的训练和预测速度，以及在高并发情况下的稳定性。
5. 安全可解释：对于模型的使用者来说，模型的安全性和可解释性是非常关键的。安全性是指模型在面对恶意输入时能否保持稳定，不产生不良影响。可解释性是指模型能否对其预测结果提供直观易懂的解释。评估安全性可以看模型在面对恶意攻击时的表现，评估可解释性可以看模型是否提供了预测解释，以及解释的质量如何。
二、服务生态：
1. 服务能力：服务能力是指AI模型为用户提供的服务质量，包括易用性、响应时间、稳定性等。对于易用性，我们会看模型的接口是否友好，是否提供了详细且清晰的文档，以帮助用户更好地理解和使用模型。对于响应时间，我们会关注模型处理请求的速度，即在给定输入后，模型需要多久才能提供输出。这对于许多实时或近实时的应用是非常重要的。稳定性则关注模型在持续运行和处理大量请求时是否可以保持一致的性能。对于商业应用来说，服务中断可能会导致大量的经济损失，因此，模型的稳定性是至关重要的。
2. 生态合作：生态合作反映了模型能否与其他系统和服务进行有效的交互和协作。具有良好生态合作能力的模型应该支持标准化的接口和协议，这样可以方便地集成到其他系统中。此外，模型还应该有能力和其他AI模型进行协同工作，共同解决更复杂的问题。例如，大模型可能需要与语音识别模型或者机器翻译模型进行协作，以提供更完整的解决方案。生态合作能力的评估可以通过查看模型的集成案例，以及模型支持的接口和协议来进行。
三、行业覆盖：
行业应用是指AI模型在各种实际业务场景中的应用效果。例如，在医疗行业，大模型可能被用于帮助医生分析医疗影像，或者预测疾病的发展；在金融行业，大模型可能被用于信贷评估，风险管理等任务。衡量行业应用的主要方式是通过实际的业务案例来看模型是否能够在特定行业中解决实际问题，并为该行业带来价值。例如，大模型是否提高了工作效率，减少了错误，提高了决策的质量等。
行业覆盖能力是指模型能否广泛应用于多个不同的行业。对于一款真正优秀的大模型，它应该能够适应各种不同的业务场景，并在不同的行业中都能发挥作用。评估行业覆盖能力主要看大模型在多少个不同的行业中有成功的应用案例，以及在每个行业中的表现如何。
