이 기사는 언어 평가 분야에서 대형 언어 모델의 개발, 구현, 평가 및 피드백을 관점에서 분석하고 대형 언어 모델의 사용이 언어 평가에서 직면하는 네 가지 큰 도전에 주목합니다. 즉, 대형 모델에서의 “환상” 문제, 해석 불가능성 문제, 일반화 문제 및 관련 윤리적 문제입니다. 또한 이 기사에서는 언어 평가 분야가 도전에 적극적으로 대응할 필요가 있으며 언어 평가의 효과성 및 해석 및 사용 결과에 대해 이론적 및 실제적인 측면에서 깊은 연구를 수행하고 내부 평가의 고품질 발전을 촉진하고 교육적 공정성을 보장해야 한다는 것을 강조합니다. 또한 이 기사는 언어 평가 전문가 및 인공 지능 분야 전문가들에게 상호 이익을 위해 밀접한 의사 소통과 협력을 촉구합니다.

대형 언어 모델; 언어 평가; 응용 전망; 실제 도전