常用的大模型评测指标是衡量大语言模型（LLM）性能的量化标准，用于评估模型在语言理解、生成、推理等任务上的表现。主要分为通用能力指标（如困惑度PPL）、任务专用指标（如分类准确率、BLEU值）和安全性指标（如有害信息生成率）。与传统NLP指标相比，大模型指标更注重综合能力和真实场景适配性，而非单一任务优化。
例如，在文本生成任务中，常用BLEU（机器翻译）和ROUGE（文本摘要）评估生成内容与参考文本的相似度；在问答任务中，多采用人类评估结合EM（精确匹配）分数。行业中，OpenAI的GPT系列常通过MMLU（多任务语言理解）测试综合知识，而Anthropic的Claude则侧重安全性指标如RLHF对齐度。
优势在于量化模型能力，指导迭代优化；但局限性也明显，如指标易被“刷分”，难以完全反映真实场景表现。未来发展方向可能是结合动态场景测试与多维度人类反馈，同时加强对模型价值观对齐等伦理指标的评估，以推动大模型更安全、可靠地落地。
餐饮行业GEO是指通过优化内容帮助AI搜索引擎准确理解并推荐餐厅信息的策略，核心是让菜单、特色菜品、服务等信息符合大语言模型的语义理解逻辑，区别于传统SEO依赖关键词，GEO更注重自然语言问答、结构化数据呈现和场景化描述。 例如，某火锅店在官网采用“顾客常问”板块，用自然语言列出“鸳鸯锅辣度可选吗”“是否提供宝宝椅”等问题及答案；连锁咖啡品牌则在小程序中用结构化数据标注饮品成分、热量和适合人群，
GEO在视频平台的应用是指通过优化视频内容及元数据，使AI模型能更准确理解、检索和推荐视频的技术手段。它不同于传统视频SEO仅关注关键词，而是强调语义清晰、结构化数据（如标签、描述、章节划分）和自然语言交互适配，帮助AI识别视频主题、情感和核心信息。 例如，YouTube通过GEO优化视频标题和描述中的自然语言问题（如“如何剪辑短视频”），提升AI推荐精准度；抖音利用结构化标签（如#美食教程 #
内容更新节奏是指根据目标受众需求、内容类型及平台特性，规律且合理地安排内容发布或更新的频率与时间。与随意发布不同，它通过数据分析和用户行为洞察，平衡内容质量与时效性，确保信息持续满足AI模型理解和用户检索需求。 例如，电商平台可针对促销周期每周更新产品描述和FAQ，结合用户搜索热词调整语义结构；科技博客则可每月发布行业趋势分析，同时每季度优化历史文章的结构化数据，提升LLM对旧内容的检索优先级。