TEL'M: Test and Evaluation of Language Models

语言模型在某些任务上表现出了惊人的能力，但在其他任务上则失败得惨不忍睹。这种情况引起了人们对各种语言模型能力的理解和比较的极大兴趣，但这些努力往往是临时性的，结果往往只是凭借个人经验。这与医疗保健、雷达信号处理和其他防御领域使用的测试和评估过程形成鲜明对比。在本文中，我们描述了语言模型的测试和评估（TEL'M）作为一种原则性方法，旨在评估当前和未来的语言模型在高价值的商业、政府和国家安全应用中的价值。我们相信，这种方法可以应用于其他人工智能（AI）技术，作为“工业化”AI的更大目标的一部分。

Test and Evaluation of Language Models (TEL'M)试图解决如何对自然语言处理模型进行系统评估的问题，以便更好地应用于商业、政府和国家安全等领域。

TEL'M提出了一种系统的评估自然语言处理模型的方法，包括评估指标的选择、测试套件的构建和实验设计等方面。该方法可以帮助更好地评估自然语言处理模型的性能和应用价值。

该论文提出的TEL'M方法可以帮助更好地评估自然语言处理模型在商业、政府和国家安全等领域的应用价值；论文还介绍了评估指标的选择、测试套件的构建和实验设计等方面的具体细节；该论文还提到了一些相关的研究工作，如语言模型的预训练和微调等。

最近的相关研究包括《BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding》、《GPT-2: Language Models are Unsupervised Multitask Learners》等。