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评测指标之外还要看什么
单一准确率掩盖的问题，通常出现在分布、长尾与失败恢复上。
一、基准的适用范围有边界
公开基准用于横向比较，但题目分布与真实业务往往不同。MMLU 覆盖多个学科的通识与推理任务，适合看模型能力的分布轮廓，不适合直接推断业务表现。
二、把评测拆成多维
HELM 的做法是同时覆盖准确性、鲁棒性、公平性、偏差与效率等维度，而不是只报一个分数。这种拆分让"哪一项变好、哪一项变差"变得可观测。
三、构造自己的评测集
用真实业务里的失败案例构造评测集，比通用基准更有指导意义。评测集需要版本化，并覆盖长尾与对抗样本。
四、评测集要覆盖真实长尾
通用基准里的题目分布通常比真实业务更均衡。业务评测集需要刻意补充低频但高影响的输入类型，并定期从线上抽样更新。
五、可核对的来源
Measuring Massive Multitask Language Understanding，arXiv:2009.03300。
Holistic Evaluation of Language Models，arXiv:2211.09110。
六、适用边界
本文不复述任何公开榜单的具体分数，也不做模型排名。