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评估大型语言模型 (LLM) 的输出可确保 准确性，将风险降至最低，并使结果与业务需求保持一致。不良的评估可能导致错误、合规问题和有偏见的结果。以下是有效评估 LLM 绩效的方法：
快速提示：将自动化工具与人工监督相结合，跟踪结果，持续完善流程。这种方法可确保可靠、高质量的输出，同时降低风险。
建立标准化标准将评估大型语言模型 (LLM) 的过程转变为结构化和客观的工作。这样可以消除猜测和主观争论，将重点转移到与您的目标一致的可衡量结果上。
首先，定义您的特定应用程序的成功是什么样子。例如，客户服务聊天机器人将要求与内容创建工具或代码助手不同的评估标准。定制您的标准，以反映用例的实际需求。
Gartner 报告说，85% 的 GenAI 项目因数据错误或模型测试不当而失败。
这凸显了在部署任何模型之前投入时间和资源来构建评估框架的重要性。
核心性能指标 构成任何LLM评估系统的基础，为衡量输出质量提供了客观的方法。关键指标包括 准确性，它评估事实的正确性（例如，确保财务计算的准确性），以及 相关性，它评估响应与用户查询的协调程度。
要获得平衡的方法，请将针对您的用例量身定制的 1—2 个自定义指标与 2—3 个通用系统指标相结合。这些指标应该是定量的、可靠的，并旨在反映人类的判断。
虽然这些核心指标提供了坚实的框架，但要辅之以自定义工具，以解决应用程序的特定细微差别。
通用指标提供了广泛的概述，但自定义清单对于满足组织需求的独特方面至关重要。例如，在摘要任务中，自定义指标可能侧重于摘要包含关键信息的程度并避免矛盾。
有效的清单将自动评分与警报相结合，以标记低于可接受阈值的输出。根据实际性能数据定期更新这些清单，确保它们保持相关性并继续满足不断变化的需求。通过不断完善这些工具，您可以保持与目标的一致性并提高模型的整体性能。
建立评估标准和自定义清单只是开始——自动化工具将流程提升到了一个新的水平。这些工具将传统上缓慢的手动评估语言模型的任务转变为简化的数据驱动系统。他们快速而均匀地处理大规模评估的能力非常宝贵，尤其是在比较多个模型或分析大量内容时。
通过利用先进的算法，这些工具评估意义、连贯性和上下文，通常得出的结果与人类判断相当。这种方法可确保评估不仅精确，而且具有可扩展性和可重复性。
困惑 通过测量生成过程中的不确定性来评估语言模型对单词序列的预测程度。较低的困惑分数表示对预测的信心增强。它是按每个单词预测概率的平均负对数可能性的指数计算的。例如，困惑度分数为 2.275 反映了对单词选择的高信心。困惑的一个关键优势是它不依赖参考文本，因此对于创造性任务特别有用。但是，值得注意的是，一些基于API的模型不提供预测概率的访问权限，这可能会限制困惑在某些场景中的使用。
bertScore另一方面，使用预训练的 BERT 嵌入来评估生成文本和参考文本之间的语义相似度。与依赖精确词汇匹配的指标不同，bertScore捕捉了更深层次的上下文含义。它对两个文本进行标记化，生成嵌入，并计算相应标记之间的余弦相似度。例如，当将 “猫坐在垫子上” 与 “一只猫坐在垫子上” 进行比较时，bertScore 意识到 “坐着” 和 “坐着” 之间的语义相似之处。
蓝色 （双语评估研究对象）通过分析重叠的n-gram来衡量生成的文本与参考文本的紧密程度。它还会对简洁性进行惩罚，以阻止输出过短。
胭脂 （以召回为导向的要素评估研究项目）侧重于召回率，评估参考内容中有多少反映在生成的文本中。ROUGE-1（单元重叠）、ROUGE-2（双重组重叠）和 ROUGE-L（最长的公共子序列）等变体允许对相似性进行细致的分析。
BLEU 和 ROUGE 都需要参考文本，这限制了它们对评估创意或开放式产出的适用性。
为了确保可靠的评估，可以将评分系统集成到工作流程中。分类评分非常适合二元决策，例如确定输出是否符合质量标准或需要修改。另一方面，多类评分可以进行更详细的评估，例如按1到5的等级对各个质量维度的输出进行评级。
当自动评分系统与工作流程配对时，它们可以触发特定的操作。例如，低于设定阈值的输出可以标记为供人工审查，而高性能的内容可以直接移至部署。监控分数分布和评估者评分也可以突出不一致之处。例如，如果一位审阅者始终给出比其他审阅者更高的分数，则可能表示需要校准或额外的培训。分析这些模式不仅可以增强一致性，还可以揭示可以指导未来模型改进和工作流程增强的见解。将自动评分与人工监督相结合，可确保全面的质量保证。
虽然自动化工具擅长分析语言模式，但它们往往无法捕捉语气、文化恰当性和特定领域的准确性等微妙之处。人工审阅者通过根据背景和专业标准评估内容来弥合这一差距。人类洞察力与自动化之间的这种合作创造了更彻底、更有效的质量控制流程，平衡了速度与深度。
为确保全面评估，组建一个由主题专家、最终用户和语言专家组成的团队。领域专家带来了自动化系统无法复制的关键知识。例如，医疗专业人员可以发现临床不准确之处，而一般审查员可能会逃脱这些不准确之处，而法律专家则可以识别合同或政策中的合规问题。
这种协作方法可确保输出既精确又易于使用。事先定义明确的评估标准（涵盖准确性、相关性、语气和完整性等方面）的团队往往会提供更一致和更具可操作性的反馈。 盲目评估 可以进一步提高客观性，使审阅者能够不受偏见地独立评估结果。定期校准还有助于协调标准，确保长期保持一致性。这些会议对于讨论困难案例和根据真实示例和模型输出的新趋势完善标准特别有用。
使用 “判断” 语言模型（LLM）来评估产出是另一种有效的策略。这包括部署单独的、通常更高级或更专业的 LLM 来评估主要模型的输出。这些判断模型擅长同时分析多个维度，例如事实准确性、文体一致性和语气，同时为评估提供详细的理由。
这种方法非常适合大规模评估，因为判断模型可以高效处理数千个输出，提供跨关键维度的结构化反馈。通过进行初步筛选，这些模型使人工审阅者能够腾出时间专注于需要更深入判断的更复杂或模棱两可的案例。
为了充分利用这种方法，请制定精确的评估提示，明确概述反馈的标准和预期结构。避免简单的 “是或否” 的判断；相反，要求进行详细的分析，将绩效细分为特定类别。比较评估也可能很有价值——通过对同一任务的多个输出进行排名，判断模型可以突出细微的质量差异并解释他们的偏好。
评估完成后，记录调查结果对于长期完善至关重要。记录模型配置、输入、分数和审阅者评论等关键细节，以进行有意义的趋势分析并指导提示、模型和流程的改进。
随着时间的推移，这些数据成为识别模式的有力工具。例如，团队可以跟踪模型性能是否有所改善，或者确定需要注意的反复出现的问题。趋势分析还可以揭示哪些任务可以持续产生高质量的结果，以及在哪些方面可能需要额外的培训或微调。
此外，跟踪评级者之间的可靠性指标（衡量审阅者之间的一致性）可以提供宝贵的见解。一致性低可能表示评估标准不明确或案例模棱两可，需要进一步审查，而高一致性则表明标准定义明确，应用前后一致。
最后，将反馈纳入开发过程可确保评估见解带来切实的改进。定期审查评估数据并调整方法的团队——无论是 精炼提示、切换模型或更新工作流程——输出质量通常会得到显著提高。通过将评估视为一个持续的过程而不是一次性的检查点，组织可以将质量控制转化为持续改进的强大引擎。
在性能和质量评估的基础上，识别和解决输出偏差对于确保大型语言模型 (LLM) 的可靠性至关重要。检测偏见与评估语言质量等技术指标不同；它侧重于产出是否公平对待所有群体，避免强化有害的陈规定型观念。这需要系统的方法来发现大型数据集中的微妙模式。
要找出偏见，请检查各种人口统计、主题和情景的产出。这不仅仅是发现明显的歧视案例，还旨在揭示可能影响决策或延续陈规定型观念的更细微的偏见。
首先，创建不同的测试数据集，以反映您的应用程序所服务的用户的多样性。例如，招聘平台可能包括姓名与不同种族背景相关的简历，而客户服务场景可能涉及不同年龄、地点和沟通风格的用户。目标是确保您的数据集代表广泛的视角。
人口均等测试 可以帮助确定模型是否一致地对待不同的群体。例如，使用不同的人口统计标记运行类似的提示，并比较输出的语气、质量和建议。发现治疗的显著差异可能表明需要纠正的潜在偏见。
另外，测试一下 交叉偏差 通过组合人口变量，例如评估有色人种女性或老年移民的产出。模型可能会分开处理性别和种族偏见，但当这些因素交叉时会失败。这些现实世界的复杂性需要量身定制的测试场景来发现隐藏的问题。
使用 内容分析框架 系统地审查产出。寻找模式，例如将特定职业与特定性别联系起来，偏爱某些群体或依赖狭隘的问题解决方法。随着时间的推移监测这些趋势将揭示您的干预措施是否有所作为，或者偏见是否持续存在。
考虑采用 盲目评估协议，审阅者在不知道输入的人口背景的情况下评估产出。这可以帮助隔离输出本身的偏见，最大限度地减少审阅者先入之见的影响。
一旦确定了偏见模式，透明度工具可以帮助追踪其根源并指导纠正措施。
透明度工具通过揭示模型的内部决策过程来阐明偏见是如何形成的。这些工具对于识别和解决输出偏差的根本原因非常宝贵。
注意力可视化工具 允许您查看生成响应时模型侧重于输入的哪些部分。这可以揭示该模型是否受到无关的人口线索的过度影响。比较各组之间的注意力模式可以突出不恰当的重点区域。
基于梯度的归因方法 查明哪些输入元素对特定输出影响最大。例如，如果模特对领导角色的推荐更多地受到性别代词的影响而不是资格的影响，那么这种技巧就会暴露问题。
反事实分析 涉及系统地更改输入以观察产出的变化。例如，创建仅在人口统计细节上有所不同的提示并分析生成的响应。这种方法提供了偏见的具体证据，并有助于衡量其影响。
嵌入空间分析 研究模型如何在内部表示概念。通过对单词嵌入进行可视化，您可以识别有问题的关联，例如将某些职业主要与一种性别联系起来。
偏差检测算法 通过扫描中立环境中的性别语言或全球应用中的文化假设等指标的输出，可以实现部分流程的自动化。尽管这些工具并非万无一失，但它们有助于标记潜在问题，以供进一步的人工审查。
最后， 数据影响追踪 可以将有偏差的输出追溯到训练数据的特定部分。了解这些联系有助于团队完善数据管理、调整模型微调或重新思考即时工程策略。
集中式平台通过简化和统一流程，将评估和偏差缓解策略提升到一个新的水平。在解决偏见之后，这些平台允许您通过将工具整合到一个系统中来简化评估。这种方法消除了效率低下，确保了标准的一致性，并缩小了可见性差距。
另一方面，分散的工作流程使得比较结果、跟踪一段时间内的进展或在团队之间维持统一的评估标准变得困难。像 Prompts.ai 这样的平台通过整合超过 35 种语言模型来解决这些问题，包括 GPT-4， 克劳德， 美洲驼，以及 双子座 -进入专为系统评估和治理而设计的单一界面。
集中式平台的作用不仅仅是组合工具。它提供实时成本跟踪，使各组织能够清楚地了解其评估工作的财务影响。内置的治理控制措施可确保评估符合既定协议和合规性要求。这种监督和功能的结合将不定期的测试转变为可重复的、可审计的流程。直接比较模型和跟踪成本的能力进一步增强了评估工作流程。
直接比较模型对于有效的LLM评估至关重要，但是在不同的系统上手动比较既耗时又容易出错。集中式平台通过启用并行性能可视化来简化这一过程，从而更容易识别模型之间的有意义差异，而无需管理多个集成。
例如，您可以同时在各个 LLM 上运行相同的提示，并实时比较它们的输出。这消除了诸如时间或提示不一致之类的变量，这些变量可能会在单独测试模型时扭曲结果。视觉比较突出显示了不同架构间的质量、一致性和相关性模式。
性能仪表板提供了所有测试模型的响应时间、代币使用情况和质量分数等关键指标的清晰视图。团队无需处理电子表格，而是可以访问自动报告，这些报告突出显示特定任务的趋势和表现最佳的模型。这些仪表板通常包含筛选器，用于深入了解特定时间范围、用户群组或提示类别。
成本透明度是另一个主要优势。像 Prompts.ai 这样的平台具有实时 FinOps 跟踪功能，可显示每次评估的实际成本。这种清晰度有助于组织在绩效与预算考虑之间取得平衡，从而做出明智的决策，确定哪些模型可以为其需求提供最佳价值。
A/B 测试使用真实用户数据进一步验证模型性能。该方法可以具体了解哪些模型在实际场景中表现最好，从而指导模型选择决策。
集中式平台还简化了版本跟踪。当提供商发布更新时，这些系统可以自动根据既定基准测试新版本，提醒团队注意性能或行为的任何重大变化。这可确保随着 AI 格局的演变提供稳定的服务质量，帮助组织保持高标准并做出更好的决策。
有效评估 LLM 需要来自不同利益相关者的意见，例如技术团队、领域专家和合规官员。集中式平台通过结构化的工作流程促进这种协作，这些工作流程可以捕获和记录评估过程中的所有观点。
基于角色的访问控制允许组织定义谁可以查看、修改或批准评估的不同方面。例如，技术团队可能专注于绩效指标和配置，而业务利益相关者则评估产出质量和与目标的一致性。这种细分可确保每个人都能贡献自己的专业知识，而不会因为不必要的细节而压倒其他人。
审计追踪跟踪谁进行了测试、何时进行了更改以及做出的决策。这些记录可确保合规性并支持持续改进。在重新审视过去的决定或标准时，它们还提供了宝贵的背景信息。
协作注释工具允许多位审阅者评估相同的输出并比较他们的评估。该过程有助于识别主观偏见并通过共识建立可靠的质量标准。跟踪评估者之间的可靠性还突出显示了评估流程可能需要调整的领域。
透明的报告功能将技术指标、人工评估和成本分析整合为摘要，可与领导层、合规团队或外部审计师共享。这些自动报告定期更新模型性能和评估活动，从而更容易让利益相关者了解情况。
通知系统可确保团队随时了解关键里程碑、质量问题或绩效变化，而无需持续进行手动监控。可以针对特定阈值配置警报，例如质量分数下降或偏差指标增加，从而确保在需要时迅速采取行动。
最后，与诸如此类的工具集成 Slack， 微软团队，或者项目管理平台将 LLM 评估嵌入到现有的工作流程中。通过使用熟悉的工具提供更新和警报，集中式平台可最大限度地减少干扰，并使团队更容易保持一致和了解情况。
要创建可靠的 LLM 输出系统，必须将自动化指标与人工监督、明确定义的绩效标准和持续的偏差监控相结合。这种平衡的方法确保了效率和问责制。
该过程从建立 明确的评估标准 根据特定需求量身定制。无论是起草客户支持答复还是制作技术文档，从一开始就定义什么构成 “良好” 产出都可以减少主观分歧。诸如BLEU和plexity之类的客观指标提供了可衡量的基准，但如果与考虑到背景和细微差别的专家评论相结合，它们的效果最为明显。
以公平性、代表性和透明度为重点的定期审计对于建立和维持信任至关重要。当LLM被应用于医疗保健、金融或法律服务等敏感领域时，这一点尤其重要，在这些领域中，风险很高，准确性是不可谈判的。
集中工作流程是有效的 LLM 系统管理的另一个基石。像 Prompts.ai 这样的平台没有管理分散的工具、API 和评估方法，而是将所有内容整合到一个简化的界面中。这使组织能够并排比较超过35种语言模型，监控实时成本并执行治理控制。此外，集中访问和透明的FinOps跟踪可以将人工智能软件费用减少多达98％。
团队间的协作 进一步加强了评估过程。当技术专家、领域专家和合规官员使用结构化工作流程以及基于角色的访问和审计跟踪进行合作时，结果将更加全面和更具防御性。共享发现、协作注释和跨部门一致的标准等功能将分散的测试工作转变为可靠、可重复的流程。
归根结底，成功建立可靠的LLM输出系统并不取决于预算的规模，而是取决于评估框架的力量。可扩展、以质量为导向的流程可提供透明度并促进持续改进，将评估从障碍转变为战略优势。通过整合这些元素，组织可以确保其LLM系统提供一致、值得信赖的结果，同时保持对不断变化的挑战的适应能力。
要在自动化工具和人工监督之间取得适当的平衡，首先要利用 人工智能工具 用于初步过滤、发现潜在问题和进行例行评估等任务。这些工具擅长快速、一致地处理大型数据集。
同时， 人为监督 在需要细致判断的领域中起着至关重要的作用，例如揭露细微的偏见、验证事实的准确性以及确保产出符合道德和背景标准。这种协作方法集速度和精度于一身，交付的结果既有效又经过精心修改，可满足您的独特需求。
大型语言模型 (LLM) 有时会反映与性别、种族、社会规范或其他文化方面相关的偏见。这些偏见通常源于用于训练这些模型的数据内部的不平衡，从而导致其反应中的陈规定型观念或观点失真。
识别此类偏见包括检查产出中是否存在反复出现的不公平模式，使用专门的偏差检测工具，或应用既定的公平基准。解决这些问题需要综合各种方法:纳入多样而平衡的数据集, 手工制作提示 促进中立性，并使用专门为最大限度地减少人工智能输出中的偏见而设计的自动化工具。对生成的内容进行持续的审查和测试对于确保其符合道德标准和预期目标同样重要。
集中式平台通过确保对模型性能进行一致和高效的评估，在评估LLM输出方面起着关键作用。由于所有评估工具和流程都集中在一个地方，因此识别和应对偏见、不准确或幻觉等挑战变得更加简单。这种方法有助于维护输出的可靠性和质量。
此外，将所有内容整合在一起可通过以下方式简化工作流程 自动执行例行任务，提供实时见解，并支持持续的验证。这些功能不仅可以节省时间，还可以确保模型与不断变化的目标和标准保持一致，从而增强了对人工智能解决方案的信任和可靠性。
