什么是大模型测评？
大模型评测是一个复杂的过程，涉及到多个方面，包括技术架构、基础设施、评测标准与方法等。根据搜索结果，我们可以从以下几个关键点来理解大模型评测所需的技术架构和基础设施：
1. 评测维度与类别：大模型评测可以根据不同的评测维度分为多个类别，例如知识和能力评测、对齐评测、安全评测、行业大模型评测以及综合评测组织等1。
2. 评测指标与数据集：大模型评测需要构建或选择适当的评测指标和数据集，以量化模型的性能。例如，OpenCompass评测体系就整合了超过70个评测数据集，提供了超过40万个模型评测问题2。
3. 评测方法：评测方法包括但不限于零样本评测、小样本评测、思维链评测等，这些方法可以全方位量化模型在各个维度的能力2。
4. 分布式技术：由于大模型的规模和复杂性，评测过程往往需要依赖分布式技术来实现高效的评测2。
5. 评测平台与工具：建立一个开放的评测平台，提供一站式的评测服务，支持多种模型和数据集的评测，同时提供丰富的评测工具和引导文档，降低评测门槛2。
6. 安全性与合规性：大模型评测还需要考虑安全性和合规性问题，确保评测过程和结果的公正性和透明性3。
7. 软硬件适配与协同优化：为了实现大模型的高效训练和推理，需要对深度学习框架进行软硬件适配，并实现系统级优化7。
8. 云服务与分布式计算：云服务提供商提供的计算能力和存储资源，以及分布式计算技术，都是大模型评测中重要的基础设施7。
9. 评测标准与合规性：建立大模型合规标准和评测平台，制定人工智能的合规标准和开发指南，涵盖大模型的安全要求和最佳实践，以及能力水平的评估方法23。
通过上述关键点，我们可以看出大模型评测不仅需要考虑技术层面的问题，还需要关注安全性、合规性以及评测的公正性和透明性。同时，评测体系的建立也需要行业内多方合作，共同推动大模型评测技术的发展。
