如何进行大模型POC测试、选型？
目前全国大模型厂家这么多，在进行私有化落地的时候，就需要进行大模型的POC测试与选型，我们总结了目前内部比较关注的一些点
产品能力：
1.效率稳定性
2.性能优越性
3.安全可控性
服务能力：
1.工程化能力
2.平台生态能力
3.需求匹配能力
对于这些点，存在一个比较稳定的通用测试方案。是否存在类似数据库TPCC，TPCDS这样的标准型测试，定义大模型层面的一些基础性指标，评估各家大模型的强弱。
2同行回答
我觉得现阶段不要想的太多，也不要用之前搞系统的方式来看待新东西。
使用似SuperCLUE，C-Eval等的评测，加上自己的一些主动评测就好。
其实目前私有化部署方面Llama2 是最佳选择，做大模型评测交给类似BAAI(flagEval等)，SuperCLUE就好，不要自己去玩。
ChatGPT 回答
针对您提出的问题，我认为您的想法是可行的。在大模型的POC测试与选型过程中，确实需要考虑到效率稳定性、性能优越性、安全可控性、工程化能力、平台生态能力、需求匹配能力等方面的因素。而通用测试方案也是非常必要的。
目前，大模型的通用测试方案还没有像数据库TPCC、TPCDS这样的标准型测试那么成熟。但是，我们可以参考一些已有的测试方案，如BERT模型的GLUE测试、GPT-2模型的PPL测试等。这些测试方案可以评估大模型在不同任务上的表现，从而对大模型的效率稳定性、性能优越性等方面进行评估。
此外，对于大模型的安全可控性、工程化能力、平台生态能力、需求匹配能力等方面的评估，可以考虑以下几点：
- 安全可控性：评估大模型的隐私保护能力、数据安全能力、模型安全能力等方面，确保大模型在使用过程中不会出现安全问题。
- 工程化能力：评估大模型的可扩展性、部署效率、代码可读性等方面，确保大模型在实际应用中能够快速部署、易于维护。
- 平台生态能力：评估大模型在不同平台上的适配能力、与其他技术的兼容性等方面，确保大模型能够在不同的应用场景中灵活应用。
- 需求匹配能力：评估大模型在不同任务上的表现、对不同领域的适应能力等方面，确保大模型能够满足不同用户的需求。
综上所述，对于大模型的POC测试与选型，我们可以参考已有的测试方案，同时也需要考虑到大模型的安全可控性、工程化能力、平台生态能力、需求匹配能力等方面的评估。这样才能够全面、准确地评估各家大模型的强弱，选择最适合自己的大模型。