本综述旨在提供关于利用大型语言模型进行NLG评估的全面概述，提出了一个系统的分析框架，以理解和比较这些方法。通过讨论未解决的挑战，包括偏见、鲁棒性、领域特异性和统一评估，本综述旨在为研究人员提供洞见，并倡导更公平和先进的NLG评估技术。
Rigging是一个轻量级的LLM交互框架，旨在简化生产代码中语言模型的应用。它提供了结构化Pydantic模型与非结构化文本输出之间的互操作性，支持LiteLLM等多种语言模型。用户可以通过Python函数定义提示，进行异步批处理和快速迭代，非常适合大规模生成任务。
Stanford Alpaca是一个基于大规模数据训练的自然语言处理模型，支持多种任务，如文本生成、理解、推理及对话系统等。
LightEval是一个轻量级的LLM评估套件，Hugging Face在内部使用，并与最近发布的LLM数据处理库datatrove和LLM训练库nanotron集成。
这篇论文探讨了如何评估大模型的性能，包括评估的内容、地点和方法，并分析了当前评估方法的有效性和可信度。
