一次标准流程的测评能够辅助大家更好的对模型进行深入了解。本文作者分享了自己对大模型进行测评的整个过程其中有不少可以借鉴的点供大家参考。 前段时间公司非常看好赛道所以想要将能力集合至公司内的产品中助力产品降本增效。在调研初期我也走了比较多的弯路在这篇文章里详细说说模型测评怎么做应该如何制作文档有助于汇报。 由于我们是工业低代码产品在端中也属于较为复杂的之前也非常认真的撰写过操作手册搭建规范也研究过更为易读的方式但依旧不能提升用户对产品的熟悉速度所以公司前段时间希望能够利用快速解决这个问题。 之前我一直对测评这件事的目的不是特别明确除了确定大模型的价格功能还需要测评什么。
一次标准流程的测评能够 美国电话号码表 辅助大家更好技术选型提供依据；发现模型潜在的问题判断是否可以优化或选择其他模型；还可以识别模型在特定数据集上的表现这样能够确保它的准确性和可靠性。另外模型测评不是一个人的工作中间有很多的工作如性能指标之类的需要算法同学协助。 以下是我根据工作中遇到的常见评测内容及方法进行的汇总内容仅供参考希望能给大家一些帮助。 一前期准备 在正式开始测评前我们先看一下可能会存在的误区和需要准备的一些资料。 . 模型评测的误区 过度依赖单一指标只关注准确率或其他单一指标忽略了其他重要的性能指标。
不同的应用场景可能需要不同的性能指标如精确度召回率分数等综合考虑多个指标可以更全面地评估模型性能。 忽略模型的可解释性只关注模型的预测结果不关注模型的决策过程。模型的可解释性对于建立用户信任和满足法规要求非常重要也需要配合一个标准的提示词框架对模型进行限定可以让模型回答的更加符合要求。 没有标准的打分指南不同评估者给出的结果可能差异较大难以达成共识影响团队对模型性能的准确理解和决策。需要制定一套详细的评估指南包括评估指标评分标准和操作流程。 . 测评的基本流程 模型评测的一般步骤和流程包括以下几个关键阶段 . 收集必要信息 需要收集模型评测所需的数据文档等本次我们公司是想要验证知识库在低代码产品中的可落地性所以使用的数据为产品的标准培训手册。