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海南论坛网站建设,wordpress注册数学验证,网站首页html,wordpress修改密码本文将带你了解 LLM 评估的最新状态#xff0c;探索经过验证的策略#xff0c;包括离线和在线基准测试。 评估大型语言模型#xff08;LLM#xff09;感觉就像是试图解开一个巨大的线团——事情千头万绪#xff0c;往往不知道应该从哪一头开始。从应对不可预测的用户输入到…本文将带你了解 LLM 评估的最新状态探索经过验证的策略包括离线和在线基准测试。评估大型语言模型LLM感觉就像是试图解开一个巨大的线团——事情千头万绪往往不知道应该从哪一头开始。从应对不可预测的用户输入到选择合适的指标整个过程可能让人不知所措。但是请不要惊慌在这篇文章中我们将为你梳理一些久经考验的最佳实践、常见的陷阱和实用技巧帮助你对 LLM 的性能进行基准测试。无论你是刚刚入门还是需要快速复习这些指导原则都将确保你的评估策略稳固可靠。评估挑战对于 LLM 而言“评估”不仅仅是一个单一的指标或一次性测试。它们的输出结果可能异常多样化——有时是准确的有时是富有创意的有时却出乎意料地跑偏。一个主要的难点是定义清晰的评估目标。当你的模型可能遇到任何类型的问题时传统的软件指标如错误率可能不再适用。你需要在开始之前就确定“好”的标准是什么无论是准确性、实用性还是创造性。由于 LLM 产生的是文本而不是简单地分类因此主观解释会成为一个难题。在没有明确的评分标准或专业指标的情况下很难衡量“清晰度”或“连贯性”等因素。接下来是评估的操作层面挑战•成本与延迟大规模测试尤其是涉及人工标注时会迅速增加成本。自动化方法虽然更快但其可靠性往往不足以单独依赖。•对自动化工具的信任自动化评估器包括由较小模型驱动的评估器可能会出现漂移或以意想不到的方式失效。确保它们与真实的人类判断保持一致需要持续的维护。•跨团队协作让工程师、数据科学家、产品经理和领域专家同步工作至关重要。如果缺乏清晰的流程或共同的术语可能会导致混乱的交接和分散的工作。示例 RAG系统image-20250926230624360当你处理一个跨越多个步骤的工作流比如RAG 时每个阶段都需要有自己的评估标准。否则你将难以准确查明问题或优势究竟出现在哪个环节。评估的数据模型——追踪Traces为了理解所有这些活动部件采用一种有组织的方式来记录每一步的具体情况会很有帮助。这就是**追踪Traces**的作用。追踪会捕获用户交互、中间步骤和最终输出的详细日志为你诊断问题和随时间测量性能提供了丰富的数据宝库。Example Trace追踪的优势•查明故障通过跟踪从输入到输出的路径你可以快速发现模型或其子组件在哪里出了问题。•量化性能将模型的输出与“标准答案”或参考答案进行比较。•加速迭代借助详细的追踪你可以轻松识别出哪些输入造成了最大的问题并将调优工作迅速集中到这些地方。离线评估 vs. 在线评估有效的 LLM 评估通常会结合**离线开发/测试和在线生产**方法每种方法都能发现不同类型的错误和见解。离线评估 (Offline Evaluation)Example of a dataset in Langfuse• 你通常会在精心策划的数据集上运行模型这可能是 CI持续集成管道或本地开发测试的一部分。•较小的数据集适用于快速的“直觉检查”实验较大的数据集则能提供更广泛的性能指标概览。• 主要挑战在于确保这些测试集保持相关性并真正模拟生产环境中的实际情况。在线评估 (Online Evaluation)Example of a live LLM-as-a-Judge Evaluator in Langfuse• 在实时环境中运行评估能让你发现模型漂移性能随时间逐渐下降或你从未预料到的意外用户查询等问题。• 但在生产环境中收集反馈是棘手的你需要可靠的数据捕获流程和清晰的计划将这些洞察反馈到你的开发周期中。• 一种平衡的方法是定期进行离线基准测试并辅以某种形式的持续生产监控这往往能产生最稳健的结果。常见的评估技术没有哪一种方法可以捕获模型行为的方方面面因此通常需要混合搭配使用多种技术。•用户反馈User FeedbackExample of user feedback in ChatGPT•优点最直接地反映 LLM 是否达到预期目标例如用户评分或开放式评论。•缺点大规模收集和整理这些反馈可能耗时且成本高昂。•隐式用户反馈Implicit User Feedback•做法不等待明确的评分而是从用户行为中推断质量他们是否再次询问了同一个问题他们是否点击了推荐链接•特点虽然通常更容易收集但信号可能带有噪声需要仔细解读。•人工标注Human AnnotationExample of a human annotation workflow in Langfuse•优点让专家或众包工人标记或评级输出能提供深度见解尤其适用于复杂任务。•缺点成本和时间是其限制人工标注难以大规模扩展。•自动化评估Automated EvaluationExample of different automated evaluation scores over time in Langfuse•做法使用精确率precision、召回率recall、F1-分数等指标或专用的生成式指标如 RAGAS。•特点快速且可重复但必须对照人工判断进行验证以避免得出误导性的结论。工具包如 OpenAI Evals 和 LangChain Evals 有助于简化自动化检查的设置。追踪是所有这些方法的底层线索——通过系统地记录交互你创建了一个结构化的记录供每种评估技术调用。自动化评估技术对于某些应用——例如提取和分类任务——精确率、召回率和 F-分数提供了清晰、可量化的衡量标准。但并非所有任务都如此直截了当尤其当 LLM 需要生成大量文本或完整的聊天对话时。•以 LLM 作为评判者LLM-as-a-Judge• 你可以利用另一个机器学习模型或专用的基于 LLM 的评估器来对输出进行评分。•特点它们很灵活但始终存在复制相同偏差或盲点的风险。根据人工标注的样本进行校准会有所帮助。•非模型方法Non-model-based Approaches• 在某些情况下更简单的基于规则的检查例如正则表达式匹配可以出人意料地有效。•特点它们成本低廉且透明但无法扩展到更细致入微的任务。最终虽然通用工具包能简化自动化检查的设置但每个应用都有其独特之处。如果你投入时间正确构建定制化的评估器或启发式方法往往能提供最好的洞察。应用特定的挑战LLM 评估的迷人与挑战之处在于每个用例都可能非常不同•检索增强生成RAG• 由于你需要同时评估检索步骤和生成步骤因此最好将它们分开测量。• 例如你可以跟踪文档检索的相关性和精确度然后对总结后的输出应用生成式指标如 RAGAS。•基于智能体Agent-Based的 LLM 应用• 在这里模型不仅生成文本还会根据用户输入做出决策或采取行动。• 评估此类智能体通常涉及模拟交互式对话并仔细检查每一个中间决策。**“人工干预”Human-in-the-loop**反馈对于确认智能体的逻辑或标记任何异常行为特别有帮助。•语音智能体评估• 语音应用带来了独特的挑战因为它结合了语音识别、合成和交互式对话。• 评估这些智能体通常需要同时评估对话的动态性和音频处理的性能。LLM 评估入门指南如果你刚开始接触 LLM 评估或需要一个快速回顾这里有一个直接的启动步骤流程收集数据使用来自实际交互或测试运行的追踪Traces或结构化日志。这是你的真相来源。尝试不同方法不要只依赖一种技术。尝试人工标注、自动化指标、用户反馈——如果适合你的用例甚至可以尝试成对比较。设定基线建立性能基准即使它们很粗略以便你能够看到随时间推移的进展或检测到性能退化。选择环境决定是运行离线测试进行快速迭代还是直接进入生产环境获取即时、真实世界的反馈。循环迭代将从生产环境中获得的经验教训反馈回开发过程。换句话说如果你在实际运行中发现了新的故障模式请将其纳入你的离线测试集中。总结思考评估 LLM 绝不是一个“一劳永逸”的任务。随着你的模型和用户群不断演变你的评估策略也需要与时俱进。通过将离线基准测试与实时洞察相结合利用追踪机制并对新技术保持开放态度你将在构建更可靠、更有影响力的 LLM 应用的道路上走得更远。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】