长期以来，人类一直以流程和工作流的名义执行一些最冗余的任务。这种将人类的力量投入到单调乏味的工作中的做法，导致人们无法将能力和资源用于解决真正需要人类能力的问题。
然而，随着人工智能（AI）的出现，特别是 Gen AI 及其相关技术（如大型语言模型 (LLM)），我们已成功实现了冗余任务的自动化。这为人类完善技能并承担对现实世界产生实际影响的细分职责铺平了道路。
与此同时，企业以不同流程中的用例和应用的形式发现了人工智能的新潜力，越来越依赖它们来获得洞察力、可操作性、冲突解决甚至结果预测。 统计 还透露，到 2025 年，将有超过 750 亿个应用程序由法学硕士 (LLM) 提供支持。
随着法学硕士越来越受到重视，我们这些技术专家和科技企业需要解锁第二级，该级以负责任和合乎道德的人工智能为基础。由于法学硕士影响着医疗保健、法律、供应链等敏感领域的决策，因此对万无一失和严密模型的要求是不可避免的。
那么，我们如何确保法学硕士是值得信赖的？我们如何在培养法学硕士的同时增加可信度和责任感？
法学硕士评估 就是答案。在本文中，我们将通过轶事来分析什么是 LLM 评估，一些 LLM 评估指标、其重要性等等。
让我们开始吧。
什么是 LLM 评估？
用最简单的话来说，LLM 评估就是评估 LLM 在以下方面的功能的过程：
- 准确性
- 效率
- 信任
- 和安全
对 LLM 的评估是对其绩效的证明，让开发人员和利益相关者清楚地了解其优势、局限性、改进范围等。此类评估实践还可确保 LLM 项目得到持续优化和校准，从而始终与业务目标和预期成果保持一致。
为什么我们需要评估法学硕士（LLM）？
GPT 4.o、Gemini 等 LLM 在我们的日常生活中越来越不可或缺。除了消费者方面，企业正在定制和采用 LLM，通过部署聊天机器人来执行大量组织任务，在医疗保健领域实现预约自动化，在物流领域实现车队管理等等。
随着对 LLM 的依赖性不断增加，此类模型生成准确且符合情境的响应变得至关重要。 法学硕士评估 归结为以下因素：
- 提高法学硕士 (LLM) 的功能和性能并增强其可信度
- 通过确保减轻偏见以及产生有害和仇恨反应来增强安全性
- 满足用户的需求，使他们能够在随意和关键情况下做出类似人类的反应
- 确定模型需要改进的领域中的差距
- 优化领域适配，实现行业无缝集成
- 测试多语言支持等
LLM绩效评估的应用
LLM 在企业中至关重要。即使作为消费者的工具，LLM 也会对决策产生重大影响。
这就是为什么严格评估不仅仅是一种学术活动。这是一个严格的过程，需要在文化层面灌输，以确保不会产生负面影响。
为了让您快速了解为什么 LLM 评估很重要，以下是几个原因：
评估绩效
LLM 性能在部署后也不断得到优化。评估可以让你全面了解它们如何理解人类语言和输入、如何精确处理需求以及它们如何检索相关信息。
这是通过结合与 LLM 和业务目标相一致的多种指标来广泛实现的。
识别并减轻偏见
LLM 评估在检测和消除模型偏见方面发挥着至关重要的作用。在模型训练阶段，训练数据集会引入偏见。此类数据集通常会导致片面的结果，而这些结果本质上是有偏见的。企业无法承担推出带有偏见的 LLM 的代价。为了持续消除系统中的偏见，需要进行评估，使模型更加客观和合乎道德。
地面实况评估
该方法分析并将 LLMS 生成的结果与实际事实和结果进行比较。通过标记结果，可以衡量结果的准确性和相关性。此应用程序使开发人员能够了解模型的优势和局限性，从而进一步采取纠正措施和优化技术。
模型比较
LLM 的企业级集成涉及多种因素，例如模型的领域熟练程度、其训练的数据集等等。在客观研究阶段，将根据模型对 LLM 进行评估，以帮助利益相关者了解哪种模型可以为其业务线提供最佳和精确的结果。
LLM 评估框架
有多种框架和指标可用于评估 LLM 的功能。然而，没有经验法则可实施，并且倾向于 LLM评估框架 归结为具体的项目要求和目标。我们先不讨论技术问题，先了解一些常见的框架。
针对具体情况的评估
此框架将企业的领域或业务背景及其总体目标与正在构建的 LLM 的功能进行权衡。此方法可确保响应、语气、语言和输出的其他方面均根据上下文和相关性量身定制，并且不会挪用任何资源以避免声誉受损。
例如，旨在部署在学校或学术机构的 LLM 将接受语言、偏见、错误信息、毒性等评估。另一方面，部署为电子商务商店聊天机器人的 LLM 将接受文本分析、生成输出的准确性、在最少对话中解决冲突的能力等评估。
为了更好地理解，这里列出了适合特定情境评估的评估指标：
| 相关性 | 模型的响应是否与用户的提示/查询一致？ |
| 问答准确率 | 这评估了模型对直接和简单提示做出反应的能力。 |
| BLEU 分数 | 它缩写为双语评估替补，评估模型的输出和人类参考，以查看其反应与人类反应的接近程度。 |
| 毒性 | 这将检查回应是否公平、干净，不包含有害或仇恨的内容。 |
| ROGUE 分数 | ROGUE 代表以回忆为导向的摘要评估替补，了解参考内容与其生成的摘要的比例。 |
| 幻觉 | 该模型生成的响应有多准确和事实正确？该模型是否会产生不合逻辑或奇怪的反应？ |
用户驱动评估
这被视为评估的黄金标准，需要有人在场审查 LLM 的表现。虽然这对于了解提示和结果的复杂性非常有用，但通常很耗时，尤其是在涉及大规模目标时。
UI/UX 指标
一方面是 LLM 的标准表现，另一方面是用户体验。在选择评估指标时，两者存在明显差异。要启动该过程，您可以考虑以下因素：
- 用户满意度：用户使用 LLM 时感觉如何？当他们的提示被误解时，他们会感到沮丧吗？
- 响应时间：用户是否觉得模型生成响应的时间太长？用户对特定模型的功能、速度和准确性有多满意？
- 错误恢复：错误会发生，但模型能否有效地纠正错误并生成适当的响应？它是否通过生成理想的响应来保持其可信度和信任度？
用户体验指标设定 LLM评估基准 在这些方面，为开发人员提供如何优化其性能的见解。
基准测试任务
其他著名框架包括 MT Bench、AlpacaEval、MMMU、GAIA 等评估。这些框架由一系列标准化问题和答案组成，用于衡量模型的性能。与其他方法之间的主要区别之一是，它们是通用框架，非常适合客观分析 LLM。它们在通用数据集上运行，可能无法为模型在特定领域、意图或目的方面的功能提供关键见解。
LLM 模型评估与 LLM 系统评估
让我们更深入地了解不同类型的 LLM 评估技术。通过熟悉总体评估方法，开发人员和利益相关者可以更好地评估模型，并根据具体情况调整他们的目标和结果。
除了 LLM 模型评估之外，还有一个独特的概念，称为 LLM 系统评估。前者有助于衡量模型的客观性能和能力，而 LLM 系统评估则评估模型在特定环境、设置或框架中的表现。这强调模型的领域和现实世界的应用以及用户围绕它的交互。
| 模型评估 | 系统评估 |
| 它专注于模型的性能和功能。 | 它关注的是模型针对其特定用例的有效性。 |
| 涵盖各种场景和指标的通用、全面的评估 | 及时工程优化，提升用户体验 |
| 结合连贯性、复杂性、MMLU 等指标 | 纳入召回率、准确率、系统特定成功率等指标 |
| 评估结果直接影响基础发展 | 评估结果影响并增强用户满意度和互动 |
了解线上和线下评估之间的差异
LLM 可以在线和离线评估。每种方式都有各自的优缺点，并且适合特定要求。为了进一步了解这一点，让我们分析一下它们之间的差异。
| 在线评估 | 离线评估 |
| 评估发生在 LLM 和真实用户提供的数据之间。 | 这是在针对现有数据集的有意识的集成环境中进行的。 |
| 这可以捕捉 LLM 实时的表现并实时衡量用户满意度和反馈。 | 这确保了性能满足模型上线的基本功能标准。 |
| 这是一个理想的发布后练习，可以进一步优化 LLM 性能以增强用户体验。 | 这是一次理想的预发布练习，可以让模型做好上市准备。 |
LLM 评估最佳实践
虽然评估 LLM 的过程很复杂，但系统化的方法可以使业务运营和 LLM 功能方面的评估无缝衔接。让我们来看看评估 LLM 的一些最佳实践。
融入 LLMOps
从理念上讲，LLMOps 与 DevOps 类似，主要侧重于自动化、持续开发和加强协作。不同之处在于，LLMOps 促进了数据科学家、运营团队和机器学习开发人员之间的协作。
此外，它还有助于自动化机器学习流程，并具有框架来持续监控模型性能以获得反馈和优化。LLMOps 的全面整合可确保您的模型可扩展、灵活且可靠，此外还可确保它们符合规定和监管框架。
最大真实世界评估
实施严密的 LLM 评估流程的久经考验的方法之一是进行尽可能多的真实世界评估。虽然在受控环境中进行评估可以很好地衡量模型的稳定性和功能性，但真正的考验在于模型与另一端的人类互动。它们很容易出现意想不到的奇怪情况，迫使它们学习新的响应技术和机制。
评估指标库
采用单一的评估指标方法只会使模型表现变得狭隘。为了更全面地了解 LLM 的表现，建议您采用多样化的分析指标。
这应该尽可能广泛和详尽，包括连贯性、流畅性、准确性、相关性、上下文理解、检索时间等。评估接触点越多，优化效果越好。
优化 LLM 绩效的关键基准测试措施
对模型进行基准测试对于确保启动改进和优化过程至关重要。为了实现无缝基准测试过程，需要采用系统化和结构化的方法。在这里，我们确定了一个 5 步流程来帮助您实现这一目标。
- 基准测试任务的策划涉及各种简单和复杂的任务，因此基准测试可以涵盖模型的复杂性和功能范围
- 数据集准备，采用无偏差和独特的数据集来评估模型的性能
- 结合法学硕士关口和微调流程，确保法学硕士无缝衔接语言任务
- 使用正确的指标进行评估，以客观地进行基准测试过程，并为模型的功能奠定坚实的基础
- 结果分析和迭代反馈，触发推理-优化循环，进一步完善模型性能
完成这 5 步流程后，您将通过各种场景和指标全面了解您的 LLM 及其功能。以下是所用绩效评估指标的摘要：
| 米制 | 目的 | 用例 |
| 困惑 | 衡量预测下一个 token 的不确定性 | 语言能力 |
| 流氓 | 比较参考文本和模型的输出 | 摘要特定任务 |
| 多元化 | 评估产生的输出的多样性 | 回应的多样性和创造性 |
| 人工评价 | 让人类参与其中，确定对模型的主观理解和体验 | 连贯性和相关性 |
LLM 评估：一个复杂但不可或缺的过程
评估 LLM 是一项技术性很强且复杂的工作。话虽如此，但考虑到其重要性，这也是一个不可跳过的过程。为了取得最佳进展，企业可以混合搭配 LLM 评估框架，以在评估其模型的相对功能与在 GTM（进入市场）阶段优化其领域集成之间取得平衡。
除了其功能性之外，LLM 评估对于增强企业构建的 AI 系统的信心也至关重要。由于 Shaip 是道德和负责任的 AI 战略和方法的倡导者，我们始终保证并倡导严格的评估策略。
我们确实相信本文向您介绍了法学硕士评估的概念，并且您更好地了解了它对于安全创新和人工智能发展的重要性。
