制定模型打分标准可以从以下方面考虑：
对于通用人工智能模型： 模型的参数数量。 数据集的质量或大小，例如通过词元来衡量。 训练模型所用的计算量，以浮点运算数衡量，或由其他变量组合表示，如估计的训练成本、估计的训练所需时间或估计的训练能耗。 模型的输入和输出模式，如文本到文本（大型语言模型）、文本到图像和多模态，以及确定每种模式的高影响能力的先进水平阈值，以及输入和输出的具体类型（如生物序列）。 模型能力的基准和评估，包括考虑无需额外训练的适配任务数量、学习新的独特任务的可适应性、其自主程度和可扩展性、可使用的工具。 由于其覆盖范围，而对内部市场的影响很大，如已提供给至少 10000 个设立在联盟之内的注册商业用户，则应加以推定。 注册的终端部署者数量。 与使用通用人工智能模型有关的相关软件版本，如适用。 结构和参数数量。 输入和输出的模态（如文本、图像）和格式。 模型许可。 模型要件及其开发过程的说明，包括将通用人工智能模型纳入人工智能系统所需的技术手段（如使用说明、基础设施、工具）。 对比不同大型语言模型的性能： 理解能力：评估模型对语言的理解程度，包括对语法、语义、上下文和隐含意义的理解。 生成质量：检查模型生成的文本的质量，包括文本的流畅性、相关性和准确性。 知识广度和深度：评估模型对广泛主题的知识掌握程度，以及它对特定领域或话题的理解深度。 泛化能力：测试模型在处理未见过的任务或数据时的表现，这反映了模型的泛化能力。 鲁棒性：检查模型对错误输入、对抗性输入或模糊不清的指令的应对能力。 偏见和伦理：评估模型生成文本时是否存在偏见，以及模型是否遵循伦理标准。 交互性和适应性：评估模型在交互环境中的表现，包括对用户反馈的适应性和持续对话的能力。 计算效率和资源消耗：考虑模型的大小、训练和运行所需的计算资源。 易用性和集成性：评估模型是否易于集成到不同的应用和服务中，以及提供的 API 和工具的易用性。为了进行有效的比较，可以采用以下方法：标准基准测试，使用标准的语言模型评估基准，如 GLUE、SuperGLUE、SQuAD 等，这些基准提供了统一的测试环境和评分标准。
