大模型选型评估框架是什么？应该包含哪些评选维度？

大模型选型的评估框架可以包括以下评选维度：

1. 模型性能：包括模型在预测任务上的准确性、召回率、精确率等指标，用来评估模型的预测能力和表现。
2. 训练时间和资源消耗：包括模型的训练时间、所需的计算资源（如 CPU、GPU、内存）等，用来评估模型的训练效率和资源消耗情况。
3. 可解释性和可理解性：用于评估模型对于用户和其他相关方的解释能力。
4. 可用性和易用性：模型的易用性、部署和维护的难易程度，用来评估模型的实际应用可行性。
5. 可扩展性和灵活性：包括模型的扩展性、适应性和灵活性，用来评估模型在应对不同任务、数据或场景下的适应能力。
6. 模型的可靠性和鲁棒性：包括模型对于输入数据的容错性、鲁棒性和稳定性，用来评估模型在面对不完美或特殊情况时的表现。

7 社区支持和生态系统：包括模型的社区支持程度和生态系统完善程度，用于评估模型的可维护性和未来发展潜力。

8. 合理合规: 目前在银行系统中，无论大模型选型或者其他软件选型，合理合规的重要性越来越高，选型需满足国家相关安全政策要求，避免踩安全红线。

实践案例:

如果需要基于自然语言生成文本，可选型SPACE-T模型，该模型在模型的准确率(rouge)方面尤为突出，对中文支持友好；

如果需要基于模型的辅助编码能力，可选择WizardCoder大模型，该模型的性能卓越，可以对复杂指令微调

上述两个模型在社区支持方面也十分友好！