OpenAI 模型的评估结合了自动化基准测试、人工评估和真实世界测试。该过程从标准化数据集开始，这些数据集旨在衡量模型在特定任务（如文本生成、翻译或代码编写）上的表现。例如，像 GPT-4 这样的模型会在 HumanEval（用于代码生成）或 MMLU（多任务语言理解）等基准测试中进行测试，这些基准测试评估跨不同领域的准确性。困惑度（模型预测文本的能力）或特定于任务的准确性评分等指标提供了性能的定量衡量标准。这些基准测试有助于识别在事实准确性、推理或遵守指令等方面的优势和劣势。
人工评估起着关键作用，尤其是在主观或复杂任务方面。审查团队会根据连贯性、相关性和安全性等标准评估输出。例如，在聊天机器人应用中，评估人员可能会对响应的有用性、清晰度或与道德准则的一致性进行评级。 OpenAI 还使用“红队”，外部专家会故意探测模型的漏洞，例如生成有害内容或未能拒绝不安全请求。这种双重方法（将自动化指标与人工判断相结合）可确保更全面的评估，因为纯粹的数字基准测试可能会遗漏诸如语气或上下文敏感性等细微差别。
部署后，模型会通过用户反馈和真实场景中的性能跟踪进行监控。例如，像 ChatGPT 这样的基于 API 的模型会收集关于错误、边缘情况或滥用模式的匿名数据。这种反馈循环有助于完善评估标准并指导模型或其安全措施的更新。此外，还会测试审核 API 或内容过滤器等工具在阻止有害输出方面的有效性。评估不是一次性的过程；它是一个迭代的过程，基于新数据和不断发展的用例进行持续改进。这种结构化但适应性强的方法使 OpenAI 能够在技术性能与实际可用性和安全性之间取得平衡。