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。
搜索引擎全面接入大模型指主流搜索引擎将大语言模型（LLM）深度整合到核心功能中，而非仅作为辅助工具。与传统基于关键词匹配和链接分析的搜索不同，大模型接入后能理解自然语言查询意图，生成整合多源信息的答案，还支持多轮对话交互，提升搜索的语义理解和个性化水平。 例如，微软必应已集成GPT模型，可为用户直接生成旅游行程建议或技术问题解答；百度搜索接入文心一言后，能解析复杂问题并提供结构化回答。电商平台的
用数据指导下一轮FAQ更新是指通过分析用户行为、搜索记录、提问模式等数据，识别用户真实需求和高频疑问，从而优化FAQ内容的过程。它不同于传统基于经验的更新方式，强调以客观数据为依据，精准定位用户痛点，提升FAQ的实用性和解决问题的效率。 例如，电商平台可通过客服聊天记录分析工具（如智齿、环信）提取高频提问，发现“退换货流程”相关问题占比达30%，则优先更新该板块步骤说明；教育网站可通过Googl
大模型搜索指基于大语言模型（LLM）的智能搜索方式，它通过理解用户自然语言查询的深层意图，整合多源信息并生成结构化回答，而非传统搜索引擎的链接罗列。与传统搜索相比，其核心差异在于语义理解能力更强，能直接提供决策支持，减少用户筛选信息的步骤。 在购物场景中，用户可直接提问“2000元预算适合学生的轻薄笔记本推荐”，大模型搜索会综合性能、价格、用户评价等因素生成对比列表；美妆行业中，AI能根据肤质、