针对大语言模型安全性能的通用评估方法

本发明公开了针对大语言模型安全性能的通用评估方法；包括如下步骤：S1、收集数据集；S2、收集大语言模型；S3、构建知识图谱；S4、对大语言模型进行微调；S5、制定阈值和评分规则；S6、生成测评数据；S7、对大语言模型进行测评；S8、分析大语言模型性能；本发明的评估方法不局限于某个环境、大模型的参数量以及大模型的功能，可以全面的评估任何大模型，即通过安全性评估的模型对待检测大语言模型的问答输出进行评估，领域测评数据是动态生成的，特定领域测评数据对待测大语言模型进行输出问答数据，并且领域测评数据独立于待测大语言模型的训练数据集，测评使用的数据集质量同时测评难以作弊，保证了测评结果的鲁棒性。