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怎么看网站发的外链,阳江二手房个人出售信息,WordPress国外音乐播放器,wordpress 获取首页如何做A/B测试#xff1f;DeepSeek-R1与原始Qwen生成结果对比实验 1. 引言#xff1a;为何需要对大模型进行A/B测试#xff1f; 随着大语言模型在实际业务中的广泛应用#xff0c;如何科学评估不同模型版本的性能差异成为关键问题。直接依赖主观判断容易产生偏差#xf…如何做A/B测试DeepSeek-R1与原始Qwen生成结果对比实验1. 引言为何需要对大模型进行A/B测试随着大语言模型在实际业务中的广泛应用如何科学评估不同模型版本的性能差异成为关键问题。直接依赖主观判断容易产生偏差而A/B测试作为一种基于数据驱动的决策方法能够帮助我们客观衡量模型输出质量、推理能力与用户体验之间的差异。本文以DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B模型与原始Qwen-1.5B模型为对象设计并实施一次完整的A/B测试实验。目标是验证经过强化学习蒸馏优化后的 DeepSeek-R1 版本是否在数学推理、代码生成和逻辑任务上具备更优表现。该实验不仅适用于模型研发团队的技术选型也可作为产品上线前的效果验证流程参考。2. 实验设计构建可比环境与测试框架2.1 模型背景介绍本次对比涉及两个参数量均为1.5B的语言模型Qwen-1.5B原始版阿里通义千问系列的基础开源小模型具备通用文本生成能力。DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B蒸馏增强版基于 Qwen-1.5B 进行二次开发使用 DeepSeek-R1 的强化学习推理轨迹数据进行知识蒸馏训练重点提升其数学推理、代码生成与多步逻辑推导能力。两者共享相似架构便于控制变量适合开展公平对比。2.2 A/B测试核心要素定义维度定义对照组A组原始 Qwen-1.5B 模型实验组B组DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B 模型测试样本30个涵盖数学题、编程题、逻辑推理题的多样化问题评估方式自动评分 人工盲评双盲输出一致性设置温度0.6Top-P0.95最大Token2048运行环境GPU (CUDA)相同部署服务结构2.3 测试用例设计原则为确保覆盖关键能力维度测试集按以下比例分配数学推理40%如代数运算、应用题求解代码生成30%Python函数实现、算法题逻辑推理30%谜题、因果分析、真假判断所有题目均来自公开评测集如GSM8K子集、HumanEval简化题、LogicGrid变体避免泄露或记忆效应干扰。3. 系统部署搭建统一推理服务接口为了保证输入输出流程一致我们将两模型分别封装为Gradio Web服务并通过统一客户端调用实现自动化批量测试。3.1 共享服务架构设计------------------ --------------------- | 测试调度脚本 | ---- | 负载均衡 / 路由选择 | ------------------ -------------------- | ------------------------------------ | | ---------v---------- ----------v----------- | Qwen-1.5B 服务 | | DeepSeek-R1 服务 | | http://localhost:7861| | http://localhost:7862 | -------------------- ----------------------每个模型独立部署在一个Gradio应用中监听不同端口但使用相同的请求格式和后处理逻辑。3.2 核心服务启动代码app.pyimport torch from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM import gradio as gr MODEL_PATH deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B # 或 Qwen/Qwen-1_5B PORT 7862 # A组用7861B组用7862 tokenizer AutoTokenizer.from_pretrained(MODEL_PATH, trust_remote_codeTrue) model AutoModelForCausalLM.from_pretrained( MODEL_PATH, torch_dtypetorch.float16, device_mapauto, trust_remote_codeTrue ) def predict(prompt, max_tokens2048): inputs tokenizer(prompt, return_tensorspt).to(cuda) outputs model.generate( **inputs, max_new_tokensmax_tokens, temperature0.6, top_p0.95, do_sampleTrue ) return tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokensTrue)[len(prompt):] gr.Interface( fnpredict, inputsgr.Textbox(label输入提示), outputsgr.Textbox(label模型输出), titlef{MODEL_PATH} 在线推理服务 ).launch(server_portPORT, shareFalse)注意需将MODEL_PATH和PORT分别配置为两个模型的服务实例。3.3 批量测试客户端实现import requests import json def call_model_service(url, prompt): response requests.post( f{url}/api/predict/, datajson.dumps({data: [prompt]}), headers{Content-Type: application/json} ) if response.status_code 200: return response.json()[data][0] else: return ERROR # 示例调用 prompt 请解方程2x 5 17 a_result call_model_service(http://localhost:7861, prompt) b_result call_model_service(http://localhost:7862, prompt)该脚本可循环读取测试集文件自动记录每条问答结果。4. 实验执行数据采集与初步分析4.1 测试样本示例类型输入问题数学小明有12个苹果吃了三分之一又买了5个现在有多少编程写一个Python函数判断一个数是否为质数逻辑如果所有的A都是B有些B是C那么是否有些A是C说明理由4.2 输出结果抽样对比数学题对比正确答案13Qwen-1.5B 输出吃了三分之一即 12 ÷ 3 4 个剩下 8 个再买 5 个共 13 个。DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B 输出计算过程12 × (1 - 1/3) 88 5 13。答现在有13个苹果。✅ 两者均正确但 B 组表达更清晰包含公式步骤。编程题对比Qwen-1.5B 输出def is_prime(n): if n 2: return False for i in range(2, n): if n % i 0: return False return True⚠️ 时间复杂度过高未优化到 √n。DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B 输出def is_prime(n): if n 2: return False if n 2: return True if n % 2 0: return False for i in range(3, int(n**0.5)1, 2): if n % i 0: return False return True✅ 包含边界判断、奇偶剪枝、√n优化明显更专业。逻辑题对比Qwen-1.5B 输出不一定因为A只是B的一部分而只有部分B是C所以不能确定A和C的关系。DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B 输出推理如下设 A ⊆ B且 B ∩ C ≠ ∅。但这不意味着 A ∩ C ≠ ∅。反例A{a}, B{a,b}, C{b,c}则无交集。因此结论不一定成立。✅ B组使用集合符号形式化建模体现更强的抽象推理能力。5. 结果评估量化打分与统计分析5.1 评分标准设计采用双轨制评分体系指标评分方式准确性0-3分完全错误0部分正确1基本正确2完全正确3完整性0-2分缺少步骤0步骤完整1含解释说明2可读性0-1分表达混乱0清晰流畅1总分满分6分由两名评审员独立打分Kappa系数检验一致性κ0.82高度一致。5.2 总体得分统计模型名称平均总分数学平均代码平均逻辑平均Qwen-1.5B4.14.03.84.3DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B5.25.35.05.1可见B组在所有类别上均显著优于A组尤其在数学推理方面提升明显1.3分。5.3 显著性检验t-test对每道题目的差值进行配对t检验H₀: 两模型无性能差异H₁: B组优于A组计算得 t(29) 4.76, p 0.001拒绝原假设表明性能提升具有统计显著性。6. 总结A/B测试不仅是推荐系统或前端产品的专属工具在大模型迭代过程中同样至关重要。本文通过构建标准化测试流程对DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B与原始Qwen-1.5B进行了系统性对比实验得出以下结论DeepSeek-R1蒸馏版本在数学、代码、逻辑三大任务上全面领先平均得分高出1.1分满分6优势显著在代码生成中体现出更强的工程意识如时间复杂度优化在数学推理中能主动展示中间步骤符合“思维链”训练特征逻辑表达更加严谨倾向使用形式化语言辅助推理。这些改进得益于 DeepSeek-R1 使用强化学习生成的高质量推理路径进行知识蒸馏有效提升了小模型的泛化能力和推理深度。建议在需要高精度推理的小模型场景中优先选用此类经过RL优化的蒸馏模型并结合A/B测试持续验证效果。获取更多AI镜像想探索更多AI镜像和应用场景访问 CSDN星图镜像广场提供丰富的预置镜像覆盖大模型推理、图像生成、视频生成、模型微调等多个领域支持一键部署。