为何标准化基准是验证的第一道防线
监管机构不能轻信模型的血统声明，他们需要一把统一的标尺。HELM框架[2]就是一个典型例子：它在16个核心场景和7项指标上评估模型，涵盖从推理到虚假信息生成的方方面面。在HELM出现之前，模型平均只在这些核心场景中的17.9%上接受评估，这意味着你无法公平地比较两个模型。HELM之后，这一比例跃升至96.0%——所有30个模型都在相同条件下接受测试。因此，监管机构可以要求模型在类似这样的标准化测试套件上接受评估，确保关于血统的声明（例如“基于多样化数据训练”）有一致、可比的性能数据作为支撑。
关于LLM评估的调查[1]进一步强化了这一观点，主张应将评估视为一门基础性学科，不仅涵盖任务层面的表现，还应包括社会风险。就谱系验证而言，这意味着监管者不应仅关注少数任务上的准确性，而应要求模型在伦理、安全及潜在危害等方面提供证据——而这些领域恰恰是模型训练谱系可能产生重大影响的地方。
核验谱系声明在不同条件下的可靠性
一个模型可能在某一项测试中表现良好，却在另一项测试中失败，因此监管机构需要核查其一致性。2025年一项关于大语言模型作为教育评估者的研究[4]发现，尽管大语言模型在某些条件下能够保持一致性，但不同模型之间甚至不同提示词之间都存在显著差异。例如，人类评估者之间的一致性较低，与大语言模型评估可靠性的下降相关。这意味着监管机构不能只运行一次测试，他们需要确认模型的性能在不同提示词、不同设置和不同评估者之间保持稳定。如果模型的谱系声明暗示其具有稳健性，那么证据必须能够证明这一点。
这种变异性对监管机构来说是一个警示信号：如果模型的行为因提示词的细微调整而发生剧烈变化，那么如何能相信其血统（例如，“基于高质量医疗数据训练”）真的能保证输出安全？医疗领域的论文[3]强调了这一点，指出医学中的大语言模型需要监督以确保它们不会造成伤害，并且它们的训练方式不同于受监管的医疗AI。因此，监管机构很可能会要求跨多种场景进行压力测试，而不仅仅是单一的基准测试。
要求公开训练数据及其局限性的透明度
血统声明的好坏，完全取决于其背后的文档支撑。监管机构很可能会要求模型披露其训练数据来源、数据整理方式以及仍存在的局限性。HELM框架[2]公开了所有原始提示和完成结果，这堪称透明度的典范。同样，调查[1]强调需要在社会层面评估模型，这意味着要理解其训练数据中的偏见和风险。对监管者而言，这意味着要追问：你能给我看数据吗？你能给我看失败案例吗？
代码验证审查[5]提供了另一个视角：验证LLM生成的代码需要将LLM与传统静态分析器和形式化验证工具相结合。这种混合方法——利用多种手段进行交叉检查——正是监管机构在验证谱系声明时可能采用的策略。他们不会仅凭模型的一面之词，而是会使用独立工具来确认模型的输出安全可靠，尤其是在医疗或软件等高风险的领域。
关于这些来源
本回答基于5项同行评审研究——发表于2023年至2025年间，其中3项为2024年或之后发表，3项发表于Q1期刊，合计被引用3327次——这些研究是从5项通过质量筛选的研究中选出的最具相关性的成果，而这些研究又源自从超过5亿篇论文的数据库中检索出的42篇文献。
本文引用的文献
大语言模型评估综述
该综述主张，大语言模型评估应成为涵盖任务、方法与社会风险的一门学科，并对相关基准与评估方法进行了全面梳理。
语言模型的整体评估
HELM在16个核心场景和7项指标上对30个模型进行了基准测试，将共享评估覆盖率从17.9%提升至96.0%，并公开所有提示和生成结果以确保透明度。
对大型语言模型（或称生成式人工智能）在医疗领域进行监管，已成为当务之急。
本文主张对医疗保健领域的大语言模型进行监管，强调鉴于生成式人工智能独特的训练方式和风险，必须确保其安全性、伦理标准及隐私保护。
大语言模型作为教育领域的评估者：反馈一致性与准确性的验证
在一项采用五项教育评估标准的研究中，大型语言模型在不同模型和提示词下的评估结果表现出不一致性，且与人类评估的一致性较低，这与大型语言模型可靠性的下降相关。
大型语言模型与代码验证的双重视角综述
该综述考察了用于代码验证的大语言模型，以及如何验证大语言模型生成的代码，重点介绍了将大语言模型与传统静态分析器和形式化验证工具相结合的混合方法。