作者发现：随机生成的摘要能够达到与最先进的方法相似甚至更好的性能分数。有时，完全随机方法的性能超过了人工注释器。分析原因：分数的形成主要取决于视频分割，尤其是片段长度的分布。这主要是由于广泛使用的子集选择算法（背包算法）导致。在大多数情况下，原本的评估方式完全忽略了重要性分数的贡献。因此设计了新的评估方式两个概念：Keyframes：一些孤立的帧组成摘要Keyshots：一些镜头（一组连续的帧）组成摘要以往的评估方式：评估流程（基于keyshots，连续镜头）：预测每一帧的重要性分数->连续帧的视频分段（均匀分段、单峰双峰分段等等）->用背包算法选一些视频段作为摘要->准确率和召回率计算F1y

作者发现：随机生成的摘要能够达到与最先进的方法相似甚至更好的性能分数。有时，完全随机方法的性能超过了人工注释器。分析原因：分数的形成主要取决于视频分割，尤其是片段长度的分布。这主要是由于广泛使用的子集选择算法（背包算法）导致。在大多数情况下，原本的评估方式完全忽略了重要性分数的贡献。因此设计了新的评估方式两个概念：Keyframes：一些孤立的帧组成摘要Keyshots：一些镜头（一组连续的帧）组成摘要以往的评估方式：评估流程（基于keyshots，连续镜头）：预测每一帧的重要性分数->连续帧的视频分段（均匀分段、单峰双峰分段等等）->用背包算法选一些视频段作为摘要->准确率和召回率计算F1y

摘要：该文为大模型评估方向的综述论文。本文分享自华为云社区《【论文分享】《HolisticEvaluationofLanguageModels》》，作者：DevAI。大模型（LLM）已经成为了大多数语言相关的技术的基石，然而大模型的能力、限制、风险还没有被大家完整地认识。该文为大模型评估方向的综述论文，由PercyLiang团队打造，将2022年四月份前的大模型进行了统一的评估。其中，被评估的模型包括GPT-3，InstructGPT等。在经过大量的实验之后，论文提出了一些可供参考的经验总结。1.在所有被评估的模型中，InstructGPT davinciv2(175B)在准确率，鲁棒性，公平

摘要：该文为大模型评估方向的综述论文。本文分享自华为云社区《【论文分享】《HolisticEvaluationofLanguageModels》》，作者：DevAI。大模型（LLM）已经成为了大多数语言相关的技术的基石，然而大模型的能力、限制、风险还没有被大家完整地认识。该文为大模型评估方向的综述论文，由PercyLiang团队打造，将2022年四月份前的大模型进行了统一的评估。其中，被评估的模型包括GPT-3，InstructGPT等。在经过大量的实验之后，论文提出了一些可供参考的经验总结。1.在所有被评估的模型中，InstructGPT davinciv2(175B)在准确率，鲁棒性，公平