评估预训练模型的性能和效果是非常重要的，在进行评估时，可以采取以下几个步骤：

  1. 任务性能评估：通过将预训练模型应用到具体的任务上，并与其他模型进行比较，来评估其在该任务上的性能。可以使用各种指标，如准确率、召回率、精确率、F1分数等，以衡量模型在不同任务上的表现。

  2. 基准模型比较：将预训练模型与其他基准模型进行比较，以确定其性能是否有所提升。可以使用经典的机器学习模型或其他预训练模型作为基准，以便进行客观的比较。

  3. 上下文特定词向量评估：预训练模型中的词向量是一个重要的部分。可以使用词义类比和类比推理任务来评估预训练模型的词向量质量。这些任务要求模型识别不同词之间的关系，如“王后”对“国王”等。

  4. 相关性评估：评估预训练模型学习到的表示与任务的相关性。可以通过计算预训练模型表示与任务特征之间的相关系数或使用可视化工具来观察表示的质量。

  5. 数据集分析：对于预训练模型的性能评估，还可以对模型在训练数据上的表现进行分析，以了解其是否能够捕捉到不同目标的特征。可以通过观察模型对不同类别样本的分类结果和预测概率来评估模型的性能。

  6. 对抗样本评估：预训练模型的鲁棒性也是一个重要的指标。可以生成对抗样本，通过对原始样本进行微小的改动，观察模型在对抗样本上的表现，以评估其鲁棒性。

  7. 可解释性评估：考虑到预训练模型的黑箱性质，可解释性评估也很重要。可以使用基于梯度、特征重要性或模型内部结构的方法来解释预训练模型的决策过程。

  综上所述，在评估预训练模型的性能和效果时，可以从任务性能、基准模型比较、词向量质量、相关性、数据集分析、对抗样本和可解释性等方面进行综合评价。