对于ChatGPT模型的鲁棒性与稳定性评价，需关注一系列指标与方法。首先，需通过多样化数据集验证模型的泛化能力，确保在各种场景下的稳定输出。其次，可运用对抗性攻击技术评估模型鲁棒性，观察模型在面临恶意输入时的表现。此外，持续监控模型性能变化，及时调整参数和优化策略，以确保模型的持续稳定性。在使用过程中，还需注意模型的使用技巧与注意事项，如避免过度依赖模型输出，结合实际情况进行决策。常见问题包括模型误判、输出不稳定等，需根据具体情况进行排查与解决。