大模型面试 | 大模型评估全攻略

攻略
🌈【大模型评估全攻略】!LLM七大核心评估维度保姆级拆解💯
👉🏻预训练→SFT→RLHF→数据集→RAG→Agent→Prompt
🔥一、预训练评估
评估大型语言模型(LLM)的预训练效果需要从多个维度综合考量,涉及基础语言能力、下游任务表现、知识掌握、推理能力等。
🔥二、SFT评估
评估大型语言模型(LLM)在监督式微调(Supervised Fine-Tuning, SFT)后的效果,需要结合任务目标、领域特性和模型能力设计多维度的评估体系。
🔥️三、RLHF评估
评估大型语言模型(LLM)在通过RLHF(基于人类反馈的强化学习)后的效果需要从多个维度综合考量,包括生成质量、安全性、对齐性、任务完成度等。
🔥四、数据集评估
在评估数据集的质量时,可以从以下几个关键方面进行评估:
1. 数据多样性
2. 数据平衡性
3. 数据完整性
4. 数据一致性
5. 数据与任务的适合性
6. 标注准确性
🔥五、RAG评估
从召回、排序、生成、整体四个维度来评估RAG性能。使用了多种指标,如准确率(Correct)、错误率(Wrong)、失败率(Fail)、BERTScore、ROUGE Score等,以全面评估生成答案的质量。
🔥六、Agent评估
现如今Agent开发工具/框架不断出现,但如何全面地对Agent进行评估却很困难,本文就从介绍一些主流的Agent/LLM-as-Agent评估工作来看看是否能得到一些启发。
🔥七、Prompt评估
评估Prompt的好坏需要一个全面和多维度的方法,结合自动评估指标、人工评估和用户反馈等多种手段。选择合适的评估方法和技术,能够有效提升Prompt的质量和生成效果,进而提高模型的整体性能和应用体验。通过不断优化和改进Prompt设计,可以实现更自然、更准确、更有效的自然语言。

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发布于 07-17 21:22 湖南

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