本文是LLM系列文章，针对《Are Large Language Models Really Robust to Word-Level Perturbations?》的翻译。
大型语言模型（LLM）的规模和功能的迅速发展使其成为各种下游任务的有前途的工具。除了追求更好的性能和避免对某个提示的暴力反馈外，为了确保LLM的责任，LLM的稳健性也受到了关注。然而，现有的评估方法大多依赖于具有预定义监督标签的传统问答数据集，这与当代LLM的优越生成能力不符。为了解决这个问题，我们提出了一种新的理性评估方法，该方法利用预先训练的奖励模型作为诊断工具，来评估LLM从更具挑战性的开放问题中产生的较长对话，我们称之为合理稳健性评估的奖励模型（TREvaL）。较长的对话表明