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选不对 LLM，业务落地全是坑！面对五花八门的大模型，你是否还在纠结：推理题太简单测不出差距？编程评估没标准？上线才发现安全不达标？核心痛点在于：缺乏系统化的评估标准。今天，给大家分享一个宝藏资源：250个 LLM 评估基准与数据集，覆盖推理、编程、对话、Agent 工具调用等多个维度，支持标签化分类筛选，帮你快速摸清模型底细，拒绝盲目选型。

这个数据集最强大的地方在于，它把虚无缥缈的模型能力拆解成了6大垂直领域。无论你的业务场景是什么，都能找到对应的考卷，关注公众号，后台回复llm_eval领取下午资料。

一、 LLM 评测 6 大核心维度

1. 知识、语言与推理类：LLM的基础功底测试，核心考察模型对信息的理解、逻辑推断能力，以及事实知识的检索准确性。比如让模型理解复杂文本的深层含义，或根据已知信息推导结论，都属于这类测试的范畴。
2. 聊天机器人与对话类：专为对话场景设计，重点看模型生成的回复是否连贯、符合语境，能不能精准应对用户的问题，同时保证内容准确且有吸引力
3. 编程类：码农们最关心的板块，主要测试模型在代码生成、调试、优化等任务上的表现，不管是写简单的脚本，还是复杂的项目模块，都能通过这类基准测试看出模型的编程实力。
4. 安全性类：这是LLM落地的底线测试。考察模型如何处理对抗性输入（比如恶意诱导的问题），能否有效减轻自身的偏见，以及避免生成有毒、有害或违规的内容。对企业来说，安全性不达标，再强的能力也不能上线。
5. 多模态类：针对全能型LLM设计，测试模型处理图像、视频、音频、结构化数据等多种信息类型的能力。比如让模型根据图片内容生成描述，或结合音频和文本做总结，都可以通过这类基准来评估。
6. 代理与工具调用类：进阶版能力测试，评估模型在复杂工作流中，能否主动调用外部工具，比如搜索引擎、计算器、API，以及作为AI Agent独立完成一系列任务的表现。这直接决定了模型能否胜任自动化办公、智能助手等复杂场景。

二、两个关键维度，帮你快速筛

基准测试有250个数据集，怎么快速选出适合自己的？不用慌，表格中提供了两个核心参考维度，帮你少走弯路：

被引次数：简单说，就是这个基准测试被其他研究者引用的次数。引用次数越高，说明这个基准在学术界和工业界的认可度越高，越适合作为标准参考。比如一款被引上千次的编程类基准，肯定比一款鲜有人知的测试更有说服力。

新旧标识：为了方便大家追踪最新动态，2024年及以后发表的基准测试都被标注为New。如果你想了解行业最新的评估方法，或者测试最新发布的模型，直接筛选New标签就能精准定位。

现在LLM技术更新太快了，想精准评估模型性能、选对适配业务的工具，需要一套完整的数据集。这个包含250个基准测试的数据集，相当于给大家提供了一套LLM能力体检手册，不管是选模型、做研究，还是优化现有系统，都能帮你找到精准的评估依据。

如何学习大模型 AI ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

第一阶段（10天）：初阶应用

该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。

• 大模型 AI 能干什么？
• 大模型是怎样获得「智能」的？
• 用好 AI 的核心心法
• 大模型应用业务架构
• 大模型应用技术架构
• 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
• 提示工程的意义和核心思想
• Prompt 典型构成
• 指令调优方法论
• 思维链和思维树
• Prompt 攻击和防范
• …

第二阶段（30天）：高阶应用

该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。

• 为什么要做 RAG
• 搭建一个简单的 ChatPDF
• 检索的基础概念
• 什么是向量表示（Embeddings）
• 向量数据库与向量检索
• 基于向量检索的 RAG
• 搭建 RAG 系统的扩展知识
• 混合检索与 RAG-Fusion 简介
• 向量模型本地部署
• …

第三阶段（30天）：模型训练

恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。

到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？

• 为什么要做 RAG
• 什么是模型
• 什么是模型训练
• 求解器 & 损失函数简介
• 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
• 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
• Transformer结构简介
• 轻量化微调
• 实验数据集的构建
• …

第四阶段（20天）：商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。

• 硬件选型
• 带你了解全球大模型
• 使用国产大模型服务
• 搭建 OpenAI 代理
• 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
• 在本地计算机运行大模型
• 大模型的私有化部署
• 基于 vLLM 部署大模型
• 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
• 部署一套开源 LLM 项目
• 内容安全
• 互联网信息服务算法备案
• …

学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。

如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。

这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN，朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】