在自然语言处理领域中，chatgpt预训练模型是一个广为使用的模型。但是，模型的规则评测指标是一个相对较少谈到的话题，这篇文章会为您解析chatgpt预训练模型规则评测指标，从BLEU到ROUGE，一文看懂。

1. BLEU

BLEU（Bilingual Evaluation Understudy）是机器翻译评价中最经常使用的指标。它评估了生成的翻译与任意数量的参考翻译之间的类似度。BLEU指标的值通常介于0到1之间，越接近1则表示生成的翻译结果与参考翻译越类似。该评价方法适用于机器翻译的自动评估，但由于其生成结果的可重复性较差，其结果其实不能够完全代替人工评估。

2. NIST

NIST（National Institute of Standards and Technology）是另外一个经常使用的机器翻译评价指标，它利用了多个翻译参考的信息，并且能够自适应调剂评价指标的权重。虽然NIST在翻译评价方面比BLEU要进步，但是其评估进程可重复性并没有显著提高。

3. ROUGE

ROUGE（Recall-Oriented Understudy for Gisting Evaluation）是文本摘要评估领域中使用的最经常使用的指标。其评价方法将文本摘要结果与多个参考结果进行比较，以计算它们的类似度。相比于BLEU和NIST，ROUGE评估的是文本摘要的精准度和召回率，因此更合适于生成文本摘要类任务的评价。

在chatgpt预训练模型中，这三种指标的表现都与模型的训练数据和模型的设计等有关。根据区别的任务，可能需要使用区别的规则评测指标。因此，了解这些评价指标的差异和适用范围，对训练chatgpt预训练模型是非常重要的。

BLEU、NIST和ROUGE是评估chatgpt预训练模型结果的三种重要指标。在区别的任务中，要选择适合的评价指标，并结合具体情况进行其他后处理工作，来提高chatgpt预训练模型的准确性和性能。