---
title: "Оценка LLM"
source: "https://systems-analysis.info/wiki/%D0%9E%D1%86%D0%B5%D0%BD%D0%BA%D0%B0_LLM"
wiki: "systems-analysis.info/wiki"
article: "Оценка_LLM"
language: "ru"
categories:
  - "Категория:Russian"
  - "Категория:Бенчмарки LLM"
  - "Категория:Большие языковые модели"
  - "Категория:Машинное обучение"
  - "Категория:Оценка LLM"
revision_id: 329
wiki_created_at: 2026-09-06T22:07:12Z
wiki_modified_at: 2026-09-06T22:07:12Z
downloaded_at: 2026-09-07T22:19:08Z
---

# Оценка LLM

**Оценка больших языковых моделей (LLM)** — это дисциплина в области искусственного интеллекта, которая обеспечивает стандартизированные методы для измерения возможностей, ограничений и рисков языковых моделей<sup>[\[1\]](https://systems-analysis.info/wiki/%D0%9E%D1%86%D0%B5%D0%BD%D0%BA%D0%B0_LLM#cite_note-chang2023-1)</sup>. По мере того как [LLM](https://systems-analysis.info/wiki/%D0%91%D0%BE%D0%BB%D1%8C%D1%88%D0%B8%D0%B5_%D1%8F%D0%B7%D1%8B%D0%BA%D0%BE%D0%B2%D1%8B%D0%B5_%D0%BC%D0%BE%D0%B4%D0%B5%D0%BB%D0%B8 "Большие языковые модели") интегрируются в ключевые сферы, такие как здравоохранение и финансы, их объективная оценка становится необходимой для обеспечения безопасности, надёжности и справедливости<sup>[\[2\]](https://systems-analysis.info/wiki/%D0%9E%D1%86%D0%B5%D0%BD%D0%BA%D0%B0_LLM#cite_note-ccl-survey-2)</sup>.

Оценка LLM выполняет несколько фундаментальных функций:

- Измерение возможностей: Объективное сравнение производительности различных моделей на стандартизированных задачах.
- Отслеживание прогресса: Фиксация достижений и выявление областей, требующих дальнейшего улучшения.
- Минимизация рисков: Выявление потенциально вредных результатов, таких как предвзятость, галлюцинации и проблемы с безопасностью.
- Информирование разработчиков и пользователей: Предоставление прозрачной информации для выбора наиболее подходящей модели для конкретного приложения.

## Основные подходы и методологии

Современная оценка LLM началась с появления комплексных [бенчмарков](https://systems-analysis.info/wiki/%D0%91%D0%B5%D0%BD%D1%87%D0%BC%D0%B0%D1%80%D0%BA%D0%B8_LLM "Бенчмарки LLM"), таких как **[GLUE](https://systems-analysis.info/wiki/GLUE_benchmark "GLUE benchmark")** (General Language Understanding Evaluation), который установил стандарт для оценки общего понимания языка<sup>[\[3\]](https://systems-analysis.info/wiki/%D0%9E%D1%86%D0%B5%D0%BD%D0%BA%D0%B0_LLM#cite_note-wang2018-3)</sup>. По мере того как модели стали превосходить человеческие результаты на GLUE, были разработаны более сложные преемники, такие как **[SuperGLUE](https://systems-analysis.info/wiki/SuperGLUE "SuperGLUE")**<sup>[\[4\]](https://systems-analysis.info/wiki/%D0%9E%D1%86%D0%B5%D0%BD%D0%BA%D0%B0_LLM#cite_note-understanding-benchmarks-4)</sup>.

Фундаментальный сдвиг произошёл с введением мультизадачных бенчмарков, таких как **[MMLU](https://systems-analysis.info/wiki/MMLU_benchmark "MMLU benchmark")** и **[BIG-bench](https://systems-analysis.info/wiki/BIG-bench "BIG-bench")**, которые тестируют модели на широком спектре знаний и способностей к рассуждению, выходя за рамки чисто лингвистических задач<sup>[\[1\]](https://systems-analysis.info/wiki/%D0%9E%D1%86%D0%B5%D0%BD%D0%BA%D0%B0_LLM#cite_note-chang2023-1)</sup>.

### Ключевые метрики и бенчмарки

#### Автоматические метрики

- **[Перплексия](https://systems-analysis.info/wiki/%D0%9F%D0%B5%D1%80%D0%BF%D0%BB%D0%B5%D0%BA%D1%81%D0%B8%D1%8F "Перплексия")** (Perplexity): Фундаментальная метрика, измеряющая, насколько хорошо модель предсказывает текст. Более низкая перплексия указывает на большую уверенность модели в своих предсказаниях.
- **[BLEU](https://systems-analysis.info/wiki/BLEU "BLEU")** и **[ROUGE](https://systems-analysis.info/wiki/ROUGE "ROUGE")**: Метрики на основе n-грамм, измеряющие лексическое совпадение между сгенерированным и эталонным текстами. [BLEU](https://systems-analysis.info/wiki/BLEU "BLEU") фокусируется на точности, [ROUGE](https://systems-analysis.info/wiki/ROUGE "ROUGE") — на полноте<sup>[\[2\]](https://systems-analysis.info/wiki/%D0%9E%D1%86%D0%B5%D0%BD%D0%BA%D0%B0_LLM#cite_note-ccl-survey-2)</sup>.
- **[BERTScore](https://systems-analysis.info/wiki/BERTScore "BERTScore")**: Семантическая метрика, использующая эмбеддинги из [BERT](https://systems-analysis.info/wiki/BERT "BERT") для вычисления семантического сходства. Она способна улавливать синонимию и перефразирование, что делает её более точной, чем метрики на основе n-грамм<sup>[\[5\]](https://systems-analysis.info/wiki/%D0%9E%D1%86%D0%B5%D0%BD%D0%BA%D0%B0_LLM#cite_note-zhang2019-bertscore-5)</sup>.

#### Специализированные бенчмарки

Для оценки конкретных способностей были разработаны целевые бенчмарки:

- **Генерация кода**: **[HumanEval](https://systems-analysis.info/wiki/HumanEval_benchmark "HumanEval benchmark")** оценивает способность модели генерировать корректный программный код по текстовому описанию, проверяя его функциональность с помощью юнит-тестов<sup>[\[6\]](https://systems-analysis.info/wiki/%D0%9E%D1%86%D0%B5%D0%BD%D0%BA%D0%B0_LLM#cite_note-chen2021-humaneval-6)</sup>.
- **Здравый смысл**: **[HellaSwag](https://systems-analysis.info/wiki/HellaSwag_benchmark "HellaSwag benchmark")** тестирует понимание моделью физического мира и причинно-следственных связей через предсказание наиболее вероятного окончания бытовой ситуации<sup>[\[7\]](https://systems-analysis.info/wiki/%D0%9E%D1%86%D0%B5%D0%BD%D0%BA%D0%B0_LLM#cite_note-zellers2019-hellaswag-7)</sup>.
- **Академические знания**: **[MMLU](https://systems-analysis.info/wiki/MMLU_benchmark "MMLU benchmark")** (Massive Multitask Language Understanding) охватывает 57 предметов, от элементарной математики до права и медицины, проверяя широту эрудиции модели<sup>[\[8\]](https://systems-analysis.info/wiki/%D0%9E%D1%86%D0%B5%D0%BD%D0%BA%D0%B0_LLM#cite_note-hendrycks2020-mmlu-8)</sup>.
- **Границы возможностей**: **[BIG-bench](https://systems-analysis.info/wiki/BIG-bench "BIG-bench")** (Beyond the Imitation Game) — это коллаборативный проект, объединяющий 204 задачи, разработанные для выявления [эмерджентных способностей](https://systems-analysis.info/wiki/%D0%AD%D0%BC%D0%B5%D1%80%D0%B4%D0%B6%D0%B5%D0%BD%D1%82%D0%BD%D0%BE%D1%81%D1%82%D1%8C "Эмерджентность") — навыков, которые внезапно появляются при достижении моделью критических масштабов<sup>[\[9\]](https://systems-analysis.info/wiki/%D0%9E%D1%86%D0%B5%D0%BD%D0%BA%D0%B0_LLM#cite_note-srivastava2022-bigbench-9)</sup>.

### Оценка безопасности и этических аспектов

- **[Предвзятость](https://systems-analysis.info/wiki/%D0%9F%D1%80%D0%B5%D0%B4%D0%B2%D0%B7%D1%8F%D1%82%D0%BE%D1%81%D1%82%D1%8C_%D0%B2_%D0%B3%D0%B5%D0%BD%D0%B5%D1%80%D0%B0%D1%86%D0%B8%D0%B8 "Предвзятость в генерации")**: Для оценки социальных и демографических предубеждений используются датасеты, такие как **[BBQ](https://systems-analysis.info/wiki/BBQ "BBQ")** (Bias Benchmark for Question Answering) и **[BOLD](https://systems-analysis.info/wiki/BOLD "BOLD")** (Bias in Open-ended Language generation Dataset).
- **Токсичность**: Бенчмарки, такие как **[RealToxicityPrompts](https://systems-analysis.info/wiki/RealToxicityPrompts "RealToxicityPrompts")**, предоставляют запросы, провоцирующие генерацию токсичного контента, для оценки устойчивости модели.
- **Робастность**: Оценивается с помощью адверсариальных атак. Фреймворк **[PromptRobust](https://systems-analysis.info/wiki/PromptRobust "PromptRobust")** предоставляет комплексный набор запросов для проверки устойчивости модели на уровнях символов, слов и предложений.

### Современные стандарты и фреймворки

- **HELM** (Holistic Evaluation of Language Models): Инициатива Стэнфордского университета, предлагающая «целостную» методологию. HELM оценивает модели по множеству измерений: точность, робастность, справедливость, предвзятость, токсичность и эффективность<sup>[\[10\]](https://systems-analysis.info/wiki/%D0%9E%D1%86%D0%B5%D0%BD%D0%BA%D0%B0_LLM#cite_note-bommasani2022-helm-10)</sup>.
- **ISO/IEC 42001:2023**: Первый международный стандарт для систем управления ИИ, устанавливающий требования к управлению ИИ на протяжении всего жизненного цикла.
- **Регламент ЕС 2024/1689 (EU AI Act)**: Первое комплексное регулирование ИИ, требующее стандартизированных оценок для моделей общего назначения с системными рисками.
- **NIST AI Risk Management Framework 1.0**: Добровольный фреймворк для разработки и развертывания надежного ИИ, разработанный Национальным институтом стандартов и технологий США.

## Проблемы и ограничения существующих методов

- **Насыщение бенчмарков**: Многие модели достигают почти идеальных показателей на популярных бенчмарках, что приводит к явлению «погони за бенчмарками», когда модели оптимизируются под конкретные тесты, а не под общие возможности.
- **Контаминация данных**: Критическая проблема, при которой тестовые данные бенчмарка случайно попадают в обучающий набор, что приводит к завышенным и нечестным результатам оценки.
- **Низкая корреляция с человеческими суждениями**: Автоматические метрики, такие как BLEU и ROUGE, часто плохо коррелируют с оценкой качества человеком, особенно в творческих и открытых задачах.

## Актуальные исследования и тенденции

- **Парадигма [LLM-as-a-Judge](https://systems-analysis.info/wiki/LLM%E2%80%91as%E2%80%91a%E2%80%91Judge "LLM‑as‑a‑Judge")**: Использование мощных LLM (например, GPT-4) в качестве «судей» для оценки ответов других моделей. Этот подход обеспечивает масштабируемую альтернативу дорогостоящей человеческой оценке.
- **Динамическая и адаптивная оценка**: Платформы, такие как **[LMArena](https://systems-analysis.info/wiki/LMArena "LMArena")**, представляют краудсорсинговую систему с рейтингами Эло для реальной оценки моделей в живом взаимодействии с пользователями.
- **Гибридные подходы**: Комбинирование автоматизированных метрик с человеческим суждением и оценкой LLM для получения более полной и надёжной картины производительности модели.

Ландшафт оценки LLM продолжает эволюционировать, двигаясь к созданию многомерных, стандартизированных и воспроизводимых фреймворков, которые учитывают не только точность, но и социальные и этические аспекты применения технологий ИИ<sup>[\[1\]](https://systems-analysis.info/wiki/%D0%9E%D1%86%D0%B5%D0%BD%D0%BA%D0%B0_LLM#cite_note-chang2023-1)</sup>.

## См. также

- [Бенчмарки LLM](https://systems-analysis.info/wiki/%D0%91%D0%B5%D0%BD%D1%87%D0%BC%D0%B0%D1%80%D0%BA%D0%B8_LLM "Бенчмарки LLM")
- [LLM‑as‑a‑Judge](https://systems-analysis.info/wiki/LLM%E2%80%91as%E2%80%91a%E2%80%91Judge "LLM‑as‑a‑Judge")
- [Перплексия](https://systems-analysis.info/wiki/%D0%9F%D0%B5%D1%80%D0%BF%D0%BB%D0%B5%D0%BA%D1%81%D0%B8%D1%8F "Перплексия")
- [Метрики качества LLM](https://systems-analysis.info/wiki/%D0%9C%D0%B5%D1%82%D1%80%D0%B8%D0%BA%D0%B8_%D0%BA%D0%B0%D1%87%D0%B5%D1%81%D1%82%D0%B2%D0%B0_LLM "Метрики качества LLM")
- [BERTScore](https://systems-analysis.info/wiki/BERTScore "BERTScore")

## Ссылки

- <a href="https://crfm.stanford.edu/helm/" class="external text" rel="nofollow">Stanford HELM</a> — официальный сайт проекта Holistic Evaluation of Language Models.
- <a href="https://lmsys.org/blog/2023-05-03-arena/" class="external text" rel="nofollow">Chatbot Arena</a> — платформа для сравнительной оценки чат-ботов на основе человеческих предпочтений.

## Литература

- Wang, A. et al. (2018). *GLUE: A Multi-Task Benchmark and Analysis Platform for Natural Language Understanding*. <a href="https://arxiv.org/abs/1804.07461" class="external text" rel="nofollow">arXiv:1804.07461</a>.
- Zhang, T. et al. (2019). *BERTScore: Evaluating Text Generation with BERT*. <a href="https://arxiv.org/abs/1904.09675" class="external text" rel="nofollow">arXiv:1904.09675</a>.
- Wang, A. et al. (2019). *SuperGLUE: A Stickier Benchmark for General-Purpose Language Understanding Systems*. <a href="https://arxiv.org/abs/1905.00537" class="external text" rel="nofollow">arXiv:1905.00537</a>.
- Zellers, R. et al. (2019). *HellaSwag: Can a Machine Really Finish Your Sentence?*. <a href="https://arxiv.org/abs/1905.07830" class="external text" rel="nofollow">arXiv:1905.07830</a>.
- Hendrycks, D. et al. (2020). *Measuring Massive Multitask Language Understanding*. <a href="https://arxiv.org/abs/2009.03300" class="external text" rel="nofollow">arXiv:2009.03300</a>.
- Gehman, S. et al. (2020). *RealToxicityPrompts: Evaluating Neural Toxic Degeneration in Language Models*. <a href="https://arxiv.org/abs/2009.11462" class="external text" rel="nofollow">arXiv:2009.11462</a>.
- Chen, M. et al. (2021). *Evaluating Large Language Models Trained on Code*. <a href="https://arxiv.org/abs/2107.03374" class="external text" rel="nofollow">arXiv:2107.03374</a>.
- Parrish, A. et al. (2021). *BBQ: A Hand-Built Bias Benchmark for Question Answering*. <a href="https://arxiv.org/abs/2110.08193" class="external text" rel="nofollow">arXiv:2110.08193</a>.
- Dhamala, J. et al. (2021). *BOLD: Dataset and Metrics for Measuring Biases in Open-Ended Language Generation*. <a href="https://arxiv.org/abs/2101.11718" class="external text" rel="nofollow">arXiv:2101.11718</a>.
- Srivastava, A. et al. (2022). *Beyond the Imitation Game: Quantifying and Extrapolating the Capabilities of Language Models*. <a href="https://arxiv.org/abs/2206.04615" class="external text" rel="nofollow">arXiv:2206.04615</a>.
- Bommasani, R. et al. (2022). *Holistic Evaluation of Language Models*. <a href="https://arxiv.org/abs/2211.09110" class="external text" rel="nofollow">arXiv:2211.09110</a>.
- Chang, Y. et al. (2023). *A Survey on Evaluation of Large Language Models*. <a href="https://arxiv.org/abs/2307.03109" class="external text" rel="nofollow">arXiv:2307.03109</a>.
- Zhuang, Y. et al. (2023). *Through the Lens of Core Competency: Survey on Evaluation of Large Language Models*. <a href="https://aclanthology.org/2023.ccl-2.8/" class="external text" rel="nofollow">ACL Anthology:2023.ccl-2.8</a>.
- Zhu, K. et al. (2023). *PromptRobust: Towards Evaluating the Robustness of Large Language Models on Adversarial Prompts*. <a href="https://arxiv.org/abs/2306.04528" class="external text" rel="nofollow">arXiv:2306.04528</a>.

## Примечания

1.  <span id="cite_note-chang2023-1">↑ <sup>[1,0](https://systems-analysis.info/wiki/%D0%9E%D1%86%D0%B5%D0%BD%D0%BA%D0%B0_LLM#cite_ref-chang2023_1-0)</sup> <sup>[1,1](https://systems-analysis.info/wiki/%D0%9E%D1%86%D0%B5%D0%BD%D0%BA%D0%B0_LLM#cite_ref-chang2023_1-1)</sup> <sup>[1,2](https://systems-analysis.info/wiki/%D0%9E%D1%86%D0%B5%D0%BD%D0%BA%D0%B0_LLM#cite_ref-chang2023_1-2)</sup> Chang, Y., et al. (2023). «A Survey on Evaluation of Large Language Models». *arXiv*. <a href="https://arxiv.org/abs/2307.03109" class="external autonumber" rel="nofollow">[1]</a></span>
2.  <span id="cite_note-ccl-survey-2">↑ <sup>[2,0](https://systems-analysis.info/wiki/%D0%9E%D1%86%D0%B5%D0%BD%D0%BA%D0%B0_LLM#cite_ref-ccl-survey_2-0)</sup> <sup>[2,1](https://systems-analysis.info/wiki/%D0%9E%D1%86%D0%B5%D0%BD%D0%BA%D0%B0_LLM#cite_ref-ccl-survey_2-1)</sup> Zhuang, Y., et al. (2023). «Through the Lens of Core Competency: Survey on Evaluation of Large Language Models». *ACL Anthology*. <a href="https://aclanthology.org/2023.ccl-2.8/" class="external autonumber" rel="nofollow">[2]</a></span>
3.  <span id="cite_note-wang2018-3">[↑](https://systems-analysis.info/wiki/%D0%9E%D1%86%D0%B5%D0%BD%D0%BA%D0%B0_LLM#cite_ref-wang2018_3-0) Wang, A., et al. (2018). «GLUE: A Multi-Task Benchmark and Analysis Platform for Natural Language Understanding». *arXiv*.<a href="https://arxiv.org/abs/1804.07461" class="external autonumber" rel="nofollow">[3]</a></span>
4.  <span id="cite_note-understanding-benchmarks-4">[↑](https://systems-analysis.info/wiki/%D0%9E%D1%86%D0%B5%D0%BD%D0%BA%D0%B0_LLM#cite_ref-understanding-benchmarks_4-0) Kumar, Pradosh. «Understanding Benchmarking in NLP: GLUE, SuperGLUE, HELM, MMLU, and BIG-Bench». *Medium*.</span>
5.  <span id="cite_note-zhang2019-bertscore-5">[↑](https://systems-analysis.info/wiki/%D0%9E%D1%86%D0%B5%D0%BD%D0%BA%D0%B0_LLM#cite_ref-zhang2019-bertscore_5-0) Zhang, T., et al. (2019). «BERTScore: Evaluating Text Generation with BERT». *arXiv*.</span>
6.  <span id="cite_note-chen2021-humaneval-6">[↑](https://systems-analysis.info/wiki/%D0%9E%D1%86%D0%B5%D0%BD%D0%BA%D0%B0_LLM#cite_ref-chen2021-humaneval_6-0) Chen, M., et al. (2021). «Evaluating Large Language Models Trained on Code». *arXiv*.</span>
7.  <span id="cite_note-zellers2019-hellaswag-7">[↑](https://systems-analysis.info/wiki/%D0%9E%D1%86%D0%B5%D0%BD%D0%BA%D0%B0_LLM#cite_ref-zellers2019-hellaswag_7-0) Zellers, R., et al. (2019). «HellaSwag: Can a Machine Really Finish Your Sentence?». *arXiv*.</span>
8.  <span id="cite_note-hendrycks2020-mmlu-8">[↑](https://systems-analysis.info/wiki/%D0%9E%D1%86%D0%B5%D0%BD%D0%BA%D0%B0_LLM#cite_ref-hendrycks2020-mmlu_8-0) Hendrycks, D., et al. (2020). «Measuring Massive Multitask Language Understanding». *arXiv*.</span>
9.  <span id="cite_note-srivastava2022-bigbench-9">[↑](https://systems-analysis.info/wiki/%D0%9E%D1%86%D0%B5%D0%BD%D0%BA%D0%B0_LLM#cite_ref-srivastava2022-bigbench_9-0) Srivastava, A., et al. (2022). «Beyond the Imitation Game: Quantifying and extrapolating the capabilities of language models». *arXiv*.</span>
10. <span id="cite_note-bommasani2022-helm-10">[↑](https://systems-analysis.info/wiki/%D0%9E%D1%86%D0%B5%D0%BD%D0%BA%D0%B0_LLM#cite_ref-bommasani2022-helm_10-0) Bommasani, R., et al. (2022). «Holistic Evaluation of Language Models». *arXiv*. <a href="https://arxiv.org/abs/2211.09110" class="external autonumber" rel="nofollow">[4]</a></span>