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苏州公司网站,北京网站优化诊断,如何进行新产品的推广,一般网站尺寸预训练#xff08;Pretraining#xff09;与有监督微调#xff08;Supervised Fine-Tuning, SFT#xff09;是大语言模型开发的两个关键阶段#xff0c;其评估目标、方法和指标存在显著差异。预训练的评估 预训练的目标是让模型学习通用的语言表示能力#xff0c;因此评估…预训练Pretraining与有监督微调Supervised Fine-Tuning, SFT是大语言模型开发的两个关键阶段其评估目标、方法和指标存在显著差异。预训练的评估预训练的目标是让模型学习通用的语言表示能力因此评估侧重于语言建模性能和下游任务的迁移潜力。•训练/验证损失Perplexity最直接的指标。困惑度Perplexity越低说明模型对 held-out 文本的预测越准确。但需注意损失下降不总意味着能力提升可能出现“记忆而非理解”。•下游零样本/少样本评估在未微调的情况下测试模型在标准 NLP 任务如 MMLU、ARC、HellaSwag、TruthfulQA上的表现。这反映模型的知识覆盖与泛化能力。•代码与数学能力测试如 HumanEval代码生成、GSM8K数学推理用于衡量结构化推理能力。•训练稳定性监控包括梯度范数、损失尖峰、吞吐量等工程指标确保大规模训练可靠进行。注意预训练阶段通常不使用人工评分或指令遵循能力作为主要评估依据因为模型尚未对齐人类意图。SFT 的评估SFT 的目标是教会模型遵循指令、生成有用且格式正确的回答评估更关注行为对齐性和任务完成质量。•自动化指标• 对于结构化输出如摘要、翻译可使用 ROUGE、BLEU 等但相关性有限。• 更常见的是通过判别式模型如 reward model打分或用更强 LLM 作为评判器LLM-as-a-judge评估回答的相关性、正确性、安全性。•人工评估Human Evaluation仍是金标准。通常从以下维度打分•有用性Helpfulness是否解决用户问题•诚实性Truthfulness是否避免幻觉•无害性Harmlessness是否安全合规•指令遵循Instruction Following是否按要求格式/步骤作答•基准测试集• MT-Bench、AlpacaEval、Arena-Hard 等专为 SFT/对齐模型设计的自动或半自动评测集。• 这些数据集包含多轮对话、复杂指令更贴近真实使用场景。关键区别总结•预训练评估 “学得怎么样”→ 看语言建模能力和知识广度。•SFT 评估 “用得对不对”→ 看是否按人类期望行事。• 预训练可用 loss 和自动 benchmark 快速迭代SFT 则高度依赖高质量标注数据和主观/半自动评估成本更高。实践建议• 预训练阶段应建立多维度自动评估流水线避免仅盯 loss。• SFT 阶段需构建覆盖典型用户意图的测试集并定期进行人工抽查。• 两者评估结果应结合分析一个 SFT 表现差的模型问题可能源于预训练知识不足而非微调本身。总之预训练评估重“能力”SFT 评估重“行为”二者互补共同构成大模型开发的质量闭环。如何学习AI大模型如果你对AI大模型入门感兴趣那么你需要的话可以点击这里大模型重磅福利入门进阶全套104G学习资源包免费分享这份完整版的大模型 AI 学习和面试资料已经上传CSDN朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】这是一份大模型从零基础到进阶的学习路线大纲全览小伙伴们记得点个收藏第一阶段从大模型系统设计入手讲解大模型的主要方法第二阶段在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用第三阶段大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统第四阶段大模型知识库应用开发以LangChain框架为例构建物流行业咨询智能问答系统第五阶段大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型第六阶段以SD多模态大模型为主搭建了文生图小程序案例第七阶段以大模型平台应用与开发为主通过星火大模型文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。100套AI大模型商业化落地方案大模型全套视频教程200本大模型PDF书籍学会后的收获• 基于大模型全栈工程实现前端、后端、产品经理、设计、数据分析等通过这门课可获得不同能力• 能够利用大模型解决相关实际项目需求 大数据时代越来越多的企业和机构需要处理海量数据利用大模型技术可以更好地处理这些数据提高数据分析和决策的准确性。因此掌握大模型应用开发技能可以让程序员更好地应对实际项目需求• 基于大模型和企业数据AI应用开发实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能 学会Fine-tuning垂直训练大模型数据准备、数据蒸馏、大模型部署一站式掌握• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力提高程序员的编码能力 大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力让程序员更加熟练地编写高质量的代码。LLM面试题合集大模型产品经理资源合集大模型项目实战合集获取方式有需要的小伙伴可以保存图片到wx扫描二v码免费领取【保证100%免费】