作者：一号
编辑：美美
图片来源：由无界 AI生成
从手机到大模型，国内产品为啥都这么热衷跑分？
IDCAI大模型技术能力评估，12项指标，7项满分，文心大模型3.5“大满贯”；360智脑在SuperCLUE评测中多项能力位列国产大模型第一，某些方面甚至跑赢了GPT-4；夸克大模型在C-Eval和CMMLU两大权威评测榜单中名列第一，显示出其在写作、考试等部分场景中甚至优于GPT-4......
今年以来，国产AI大模型发展趋势之迅猛，不得不让人感慨。截至目前，国产大模型数量已经超过了200个，而且，这些大模型纷纷表现不俗，从百度文心一言到阿里巴巴的夸克大模型，国产AI在各类评测榜单上的表现引人注目。有人对此评价，“跑分没输过，体验没赢过”。
这种似曾相识的“跑分”现象，不禁让人想到手机市场里类似的做法。这种在评测中名列前茅、表现出色，但实际用户体验一言难尽的情况，究竟意味着什么？
为何跑分与体验不符?
回顾手机市场，“跑分没输过，体验没赢过”这句话最开始就是从手机圈中兴起的，各大厂商通过不断叠加定语，来让自己获得第一；还有的手机会自动识别跑分软件，针对性地开启性能模式，让自己的跑分数据好看些，从而实现“作弊”。用户买到跑分高的手机后，实际体验并不是那么回事。
而在AI大模型领域，评估标准则相对公平，并且是同意的，其中包括MMLU（用于衡量多任务语言理解能力）、Big-Bench（用于量化和外推LLMs的能力），以及AGIEval(用于评估人类级任务的能力）。
目前国内厂商经常饮用的榜单就是SuperCLUE、CMMLU和C-Eval，其中C-Eval是由清华大学、上海交通大学和爱丁堡大学合作构建的综合性考试评测集，CMMLU则是MBZUAI、上海交通大学、微软亚洲研究院共同推出，至于SuperCLUE，则是由各大高校的AI专业人士设立的。
尽管大模型的评测标准相对公平，但其仍有一定的局限性，实际的测评之中总会出现问题，其中一个最大的问题就是“考题泄露”。
大模型评测的一个主要方法就是做题。为了让评测相对透明公开，避免暗箱操作，评测机构通常会将评测的方法、标准甚至是题库对外公开。例如C-Eval榜单在上线之初就有13948道题目，由于题库有限，并且更新频率不是特别高，这就给了一些大模型刷题“钻空子”的机会。
我们都知道，如果在考试之前知道会考哪些题目，那考生完全可以做针对性的学习，大模型也一样，并且大模型最擅长的就是记忆。在评测之前，把题库直接加入大模型的训练集，训练之后的大模型就能在评测中表现得比实际能力更好，甚至跑出一些夸张的成绩，例如1.3B的模型在某些任务上超越了10倍体量的大模型。
那么这样的评测结果，跟实际体验一定会很不相符。
为何热衷于跑分？
无论是国产手机厂商还是AI大模型公司，他们对跑分的热衷，本质上是一种营销策略。跑分成绩容易被量化、对比，因此成为了向公众展示技术实力的便捷手段。这种做法在短期内可能会吸引消费者和投资者的注意，但它也可能引起误导，使人们过分关注理论性能，而忽视了实际应用中的体验和效能。
这种营销策略的问题在于，它可能导致公司本末倒置，过分投入于提高特定测试的分数，而非真正的技术创新。在手机行业，这可能意味着优化设备性能以提升特定跑分软件的测试成绩；在AI领域，则可能表现为优化模型以应对评测榜单的特定题目。这种做法虽然能在短期内提高产品在评测榜单上的排名，但却可能忽视了产品在真实使用环境中的性能和用户体验。
这种以跑分为核心的营销策略需要被重新审视。尽管高分成绩在营销中具有吸引力，但它们并不总是反映产品的真实价值。对于消费者而言，理论上的高性能与日常使用中的实际体验之间往往存在差距。因此，无论是手机行业还是AI领域，公众和行业都应该更加关注产品在真实世界中的表现。
要放弃跑分吗？
从隋唐的科举到今天的高考，从国内的四六级到国外的托福雅思，考试在时间和空间的维度上，都是一种相对公平的衡量机制。因此，大模型评测作为大模型的“考试”，同样不能被轻易抛弃。
倘若评测相对准确、靠谱、权威，那么对于所有的大模型公司来说都是好事。研发者可以通过评测结果了解自家大模型的优缺点，查漏补缺，找到正确的方向钻研算法、提升技术、加强训练，不断攻克，进行优化迭代，从而让产品更具有竞争力。
对于AI大模型开发者而言，榜单的排名不应该成为最终目的，真正的挑战在于如何将先进的技术转化为实际应用中的有效工具，这不仅仅是一场分数的竞赛，更是对技术创新和实用性的追求。我们期待一个更加全面和科学的评测体系的出现，这不仅能正确评估AI模型的实际能力，还能促进整个行业向着更加健康、理性的方向发展。
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