大模型评测 benchmark 中的 5-shot 和 0-shot 是指在进行评测时使用的不同设置。具体来说：
5-shot 是指在进行评测时，模型可以访问 5 个示例输入和相应的输出，以帮助模型更好地理解任务并生成更准确的输出。 0-shot 是指在进行评测时，模型没有访问任何示例输入和输出，需要完全依靠自己的知识和能力来生成输出。 在大模型评测中，5-shot 和 0-shot 通常用于评估模型的语言生成能力和知识迁移能力。通过比较模型在不同 shot 数量下的表现，可以更好地了解模型的性能和局限性。 （以上答案可能无法准确回答问题，建议在引用内容里进一步确认）