导图社区 AIGC 大模型能力评估清单
大模型能力评测意义重大,评测结果可让供需两侧了解各家大模型能力的优势与不足,做出更好的产品调优与应用选择。随着大模型产业的发展迭代,评测基准体系也在不断完善。未来大模型的产品服务能力评测将作为一项工具包,打包在大模型平台中为客户提供产品服务。 亿图展示一份AIGC大模型能力评估清单,全维度定位大模型产品的基模性能与商业能力,为业内各界对模型评估有结果需求的客户提供信息参考。
这是一篇关于企业网络信息安全的“3保1评”信息图,在当下数字化浪潮中,网络安全已上升为国家安全的核心领域,其重要性不言而喻。为了保障网络安全,我国出台了《保密法》《网络安全法》《密码法》等一系列法规,明确了分保、等保、关保、密评的制度要求。分保主要针对涉密信息系统,依据涉密程度进行分级保护,为涉密信息筑牢安全防线;等保则是要求信息系统按照统一标准分等级进行防护,它是网络安全的基本制度,适用于各类信息系统运营者。关保在等保的基础上,聚焦能源、金融、交通等重要行业和领域的关键信息基础设施,给予重点保护,关乎国计民生,相关企业和管理部门需高度重视。密评是对关键信息基础设施商用密码应用的合规性评估,是保障关键设施安全的重要手段,密码应用企业以及监管部门都离不开它。这四者紧密关联,分保是等保在涉密领域的具体体现,等保为关保和密评奠定了基础,关保是等保防护的重点对象。它们并非有主次之分,而是从不同维度、以不同力度共同构建起我国网络安全防护体系。万兴脑图带你了解下!
这是一张关于AI智能制造技术全景图,在制造业的发展进程中,不同阶段呈现出鲜明的特征与驱动要素。智能化阶段以数据驱动为核心。在这一阶段,多个系统实现深度打通,打破了信息孤岛,使得数据能够在企业内自由流动与共享。此阶段依赖企业级互联与规划,借助ERP进行企业资源规划,实现跨部门业务管理和前后台流程自动化;通过SCP整合多部门数据,进行供应链规划,做到国步需求与供应预测。自动化产线阶段主要由设备驱动。单机或产线集成成为常态,像真空乳化、自动灌装/贴标等技术得到普及,极大地提高了生产效率,推动企业走向规模化生产。然而,多SKU排产难题也随之而来,如何合理安排不同产品的生产顺序和资源分配成为挑战。手工/半自动阶段则以经验驱动为主导。人工在生产过程中占据主导地位,单机仅起到辅助作用。由于人工操作的局限性,导致批次间产品质量波动较大,而且追溯能力较弱,一旦出现问题,难以快速准确地定位根源。从手工/半自动到自动化产线,再到智能化阶段,制造业不断升级,借助核心制造运营平台以及机器集成与控制等相关技术和系统,逐步提升生产效率、质量控制能力和管理水平,以适应日益复杂多变的市场环境。
可信数据要素流通平台是数据要素在安全合规前提下高效流通的关键支撑平台,精心构建了多个核心模块,为数据要素的全生命周期管理提供了全面且可靠的解决方案。该平台打造了统一的数据要素流通门户,作为数据要素流通的总入口,整合了各类资源与服务,为数据提供方、使用方等不同角色提供了便捷的操作界面,极大地提升了用户体验和操作效率。可信数据交易平台是其中的重要组成部分,它承担着数据产品登记、存证、发布等关键职能。通过严格的登记流程,确保数据产品的来源合法、权属清晰;利用先进的存证技术,为数据交易提供可信的证据支撑,保障交易的公平性和合法性;而规范的发布机制,则让优质的数据产品能够被市场广泛知晓。流递服务平台专注于数据交易后的交付与服务,实现了交易数据的精准传递和计费功能。它能够根据不同的交易场景和需求,灵活计算费用,确保交易的公正透明。通过这些模块的协同运作,平台实现了数据产品从登记到计费的全流程安全合规流通服务。无论是金融、医疗、交通等不同行业的数据流通需求,还是政务、企业等不同主体的数据共享场景,该平台都能够提供定制化的解决方案,推动数据要素在各领域的高效配置和充分利用。
社区模板帮助中心,点此进入>>
低质产品原因分析鱼骨图
单身原因鱼骨图
高中地理大气思维导图
生产相关流程的顺序整理思维导图
海工产品建造流程
售后部们工作流程整理思维导图
自如业务流程思维导图
教育机构的能源节约鱼骨图
淮南山南新区放松休闲轻徒步
视光部经营不善分析
AIGC 大模型能力评估清单
平台资源:提供大模型关联能力资源,如数据管理、算力资源、云服务能力等
维度2
平台生态能力 (Platform)
生态合作:生态联盟友好度,基于生态合作伙伴完成应用落地的正向循环
迁移性:从基础大模型到下游二开微调的适配度
维度1
工程化能力 (Engineering)
落地性:将大模型能力封装到产品或解决方案中,与实际需求达成高质效结合
价格:从需求侧出发,产品模式及价格适配是核心选择要素之一
行业覆盖:从行业落地上,对金融、零售、工业、汽车等领域的覆盖度
场景覆盖:从服务模块上,对财务、营销、客服、推荐等场景的覆盖度
需求匹配能力 (Demand)
大模型产品能力
维度3
偏见评估:评估性别歧视、伦理问题、偏见、刻板印象、黄色暴力、不良引导等情况
安全可信:确保数据安全、模型安全、内容安全、指令安全
安全可控性 (Safety)
虚假信息甄别:甄别Prompt中的虚假信息与不合理前提
Prompt效率:调试后的问题优化,提升质量
情感理解:对情绪的感知与判断
回复质量:综合文本生成、语言理解、知识问答、逻辑推理、数学能力、编程能力、多模态能力维度
性能优越性 (Performance)
不确定提示:反馈模型的不确定信息,助力人工判断引入
鲁棒性:改变拼写、大小写、Prompt衡量模型- Invariance and equation transformation
响应速度:评估问题生成时间/字数比
效率稳定性 (Efficiency)