多模态大模型点燃应用，阶跃星辰获数亿美元融资

在大型语言模型的评估中，针对中文环境下的推理能力测评一直存在挑战。为了解决这个问题，来自中国人民大学的研究团队开发了一种新的基准测试方法，旨在更准确地评估中文语言模型的能力。这种基准测试的设计目标是能够有效区分不同模型的优劣。

为了更全面地评估中文语言模型，研究团队提出了一个名为“涌现差分”的框架。该框架通过比较模型在不同步骤中的表现，来衡量其推理能力。具体的步骤包括Step推理轨迹描述、选择推理路径以及给出最终答案，以此来考察模型在解决复杂问题时的逐步推理能力。

具体来说，该框架借鉴了LiveBench和LMSYS Chatbot Arena的思路，将Step-2模型和Step-1模型进行V型对比，从而评估中文语言模型的性能。这种“涌现差分”方法的核心在于考察模型在逐步推理过程中的表现，通过分析推理路径的选择以及最终答案的准确性，来判断模型是否具备真正的推理能力。

值得一提的是，CEO创始人兼首席执行官表示，他们一直在寻找能够精确衡量AI能力的基准，从而更好地理解模型的推理过程。传统的评估方法，如ResNet等，往往难以捕捉到模型在推理过程中的细微差别。而该研究提出的Step-1方法，通过对比不同步骤的表现，能够更准确地评估模型的推理能力，并为模型优化提供有价值的参考。

总而言之，这种“逐步推理+差异对比”的方法为评估中文语言模型的推理能力提供了一个新的视角。研究团队通过引入“涌现”这一概念，并结合OPPO等实际场景，旨在更全面地评估语言模型在复杂任务中的推理能力。在未来的研究中，有望将这种方法应用于更多的语言模型评估中，为推动人工智能技术的发展做出贡献。