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想优化你的 AI 模型吗？从基准测试开始。 评估大型语言模型 (LLM) 对于提高性能和实现业务目标至关重要。以下是您需要了解的内容的简要摘要：
快速提示: 像这样的工具 prompts.ai 通过自动分析和实时跟踪关键指标来简化基准测试。准备好深入潜水了吗？继续阅读以学习如何有效地衡量和完善您的LLM工作流程。
评估 LLM 工作流程需要使用直接影响模型质量和业务结果的精确指标。Conor Bronsdon，开发者意识主管 伽利略，强调了这一点：
“选择正确的法学硕士绩效指标不仅仅是学术性的，它会直接影响模型的质量和业务成果。错误的指标会导致误导性的优化，而良好的评估框架可以推动持续改进”。
与准确性和精度等指标占主导地位的传统机器学习不同，LLM 面临着独特的挑战。它们可以为同一个输入生成多个有效输出，这需要更细致的测量方法。这些指标对于推动 LLM 工作流程的改进和成本管理至关重要。为了保持评估的重点和有效性，应尽量使用与您的用例和系统架构相一致的五个指标。
吞吐量 和 潜伏 是评估LLM性能的关键指标，因为它们直接影响用户体验和运营成本。延迟衡量的是从提交提示到收到响应之间的时间，而吞吐量则衡量系统一次可以处理多少请求。
对于用户期望快速响应的交互式应用程序，延迟尤其重要。例如，将第一个令牌的时间设定在 200 毫秒以下，可以使聊天应用程序感觉无缝且响应迅速。另一方面，高延迟可能导致瓶颈，增加服务器开支，降低企业环境的运营效率。
要优化延迟，了解其各种类型会很有帮助：
同时，吞吐量反映了系统的处理能力，对可扩展性和峰值负载管理有重大影响。模型可能在单个请求延迟方面表现出色，但在多个同步查询的压力下会步履蹒跚。这凸显了平衡延迟和吞吐量以确保最佳性能的重要性。
直播等技术可以将获得第一个代币的时间缩短10到100倍，尽管它们可能会延长总生成时间。此外，优化提示以获得更短的响应可以帮助减少代币生成并加快响应时间。
接下来，让我们探讨资源消耗如何在具有成本效益的LLM工作流程中发挥作用。
资源利用率指标决定了 LLM 工作流程的成本和效率。这些指标涵盖了 GPU/TPU 计算、内存使用率、CPU 负载和存储需求。包括尖端模型的训练费用，例如 GPT-4 达到1亿美元左右, 有效管理资源是当务之急。
赌注很高。单个微调周期可能耗资数百万美元，因此优化对于可持续运营至关重要。此外，数据准备消耗了大约 80% 的人工智能项目时间，这通常会造成资源瓶颈。
有几种策略可以帮助在不牺牲性能的情况下优化资源使用：
分析工具，例如 NVIDIA Nsight 可以帮助识别工作流程中的瓶颈。例如，LoRa 微调显示出稳定的 GPU 利用率和最少的内存迁移，而监督式微调通常会导致空闲时间和频繁的内存传输。
推理期间的缓存和记忆策略还可以存储和重用中间结果，从而进一步提高资源效率。在深入进行产出质量评估之前，在资源分配方面取得适当的平衡至关重要。
在评估 LLM 输出质量时， 准确性 和 幻觉率 是两个最关键的指标。精度衡量输出的正确程度，而幻觉率则跟踪模型生成不正确或虚构信息的频率。
鉴于 LLM 可以为同一个提示生成多个有效输出，因此评估需要结构化方法，例如 答案正确性 和 语义相似度。但是，每种方法都有其挑战。统计评分器是可靠的，但在语义方面存在困难，而基于自然语言处理模型的评分器更准确，但由于其概率性质而不太一致。
高级工具，例如 G-Eval 正在突破评估的界限。例如， G-Eval 在摘要任务中，Spearman与人类判断的相关性为0.514，远远超过了旧方法。
除了准确性之外，追踪也很重要 错误率，其中包括请求失败、超时、输出格式错误和服务中断等问题。其他有用的指标包括 困惑，它衡量模型对文本的预测程度，以及 交叉熵，它评估预测代币分配和实际代币分配之间的差异。
最后， 代币的使用 是一个关键因素，因为它直接影响运营成本。大多数 LLM 服务根据推理期间处理的代币数量收费。选择与您的用例相符的指标可确保评估过程客观而有意义。正如彼得·德鲁克所说的那样：
“经过测量的东西就会得到管理”。
仔细选择衡量标准对于推动持续改进至关重要。
标准化基准在评估大型语言模型 (LLM) 的工作流程中起着至关重要的作用。它们为衡量绩效提供了一种一致的方式，使组织更容易比较模型并就使用或改进哪些模型做出明智的决定。让我们深入了解流行的基准测试如何测试关键功能。
当前的基准测试涵盖多个领域，每个领域都旨在评估对LLM绩效至关重要的特定技能。例如，常识和推理基准是评估这些模型的基础。一个例子是 大规模多任务语言理解 (MMLU) benchmark，它测试了 57 个学科的模型，包括基础数学、美国历史、计算机科学和法律。它的高级版本， MMLU-Pro，通过引入更棘手的以推理为重点的问题并将答案选择从四个扩大到十个，从而提高了难度。同样， AI2 推理挑战赛 （弧线） 通过超过 7,700 道小学级别的多选科学问题来评估基本的推理能力。
其他基准测试侧重于专业技能。例如， 数学 对模型进行基准测试，其中包含来自数学竞赛的 12,500 个问题，涵盖代数、微积分、几何和统计学等领域。在编码方面， Humaneval 基准测试模型生成正确代码的能力，包括验证准确性的单元测试。随着LLM越来越多地用于现实世界的应用，真实性和可靠性变得越来越重要。这个 TruthFulQA benchmark 通过提出 38 个类别（例如健康、法律、金融和政治）的 800 多个问题来解决这个问题，以评估模型避免产生误导性或不正确信息的能力。此外， 超级胶水 在模型开始持续跑赢GLUE基准测试之后，基准测试是对最初的GLUE基准测试的升级。
为了实施有效的基准测试，系统和周到的方法至关重要。该过程通常包括三个阶段：数据集输入和测试、绩效评估和评分以及排名。
第一步是制定明确的目标。组织需要决定哪些指标（例如准确性、帮助性或创造力）最符合其目标。这种清晰度确保了所选指标和整体基准测试策略是有意义和相关的。一个好的评估框架将开发期间使用的离线方法与跟踪生产环境中性能的在线方法相结合。朱莉娅·麦克唐纳，法学硕士运营副总裁 SuperAnnotate，强调了采取平衡方法的重要性：
“建立一个彻底、可概括的、直截了当且没有矛盾的评估框架，是任何评估项目成功的关键”。
可重复性是另一个关键因素。许多基准提供了标准化的答案集，这有助于确保一致的比较。建立绩效基准对于跟踪进展和识别一段时间内的回归也很重要。通常用于基准测试的开源许可证通过广泛使用测试框架进一步支持可重复性。
持续监控将基准测试提升到一个新的水平。定期的离线评估有助于捕获受控的性能指标以及模型在现实场景中的表现。人工评估也起着至关重要的作用，它通过评估算法可能忽略的连贯性、相关性和流畅性等方面来补充自动化方法。
基准测试的趋势正在转向更具背景性、以任务为导向的评估，直接纳入人类反馈。通过专注于实际的现实应用而不是孤立的学术考试，组织可以更好地完善其法学硕士工作流程，并在这个瞬息万变的领域保持领先地位。
在对大型语言模型 (LLM) 进行基准测试时，成功不仅仅是运行标准化测试。它旨在以一种智能、高效和可操作的方式将基准测试纳入您的工作流程。这意味着选择正确的指标，将其嵌入到您的流程中，并使用自动化来简化繁重的工作。如果做得对，基准测试将成为避免常见失误并充分利用LLM的有力工具。
选择正确的指标是有效基准测试的基石。饰演 Jeffrey Ip，联合创始人 自信的 AI，说的是：
“您选择的LLM评估指标应涵盖LLM用例的评估标准和LLM系统架构。”
关键是根据您的目标量身定制指标。良好的组合通常包括几个特定于您的用例的自定义指标，再加上一些用于评估整体性能的通用指标。例如：
好的指标有三个关键特征：它们是定量的、可靠的和准确的。他们还应该让你全面了解你的法学硕士的表现，并与你的具体目标保持一致。
要考虑的另一件事是平衡自动评估和人工评估。自动化指标既快速又客观，但它们可能会漏掉诸如连贯性或流畅度之类的微妙之处，而这些细微之处是人工审阅者可以理解的。对于主观标准，像G-Eval这样的工具效果很好，而DAG更适合更客观的衡量标准。
最后，系统的架构也很重要。例如，如果您的 LLM 结合了检索和生成组件，则需要评估检索数据的质量和生成输出的准确性的指标。确定正确的指标后，下一步就是将它们整合到您的开发流程中。
基准测试不仅仅是一次性的任务，它是一个应该贯穿LLM生命周期的过程。持续完成后，它可以帮助您在性能下降之前保持领先地位，并快速适应不断变化的需求。
实现此目的的一种方法是将反馈回路嵌入到您的工作流程中。这些循环可以从多个来源（自动化指标、用户反馈和专家评论）中提取数据，从而全面了解技术性能和实际可用性。这种方法有助于尽早发现幻觉、有毒输出或隐私风险等问题。
你还需要将开发期间的受控测试与真实世界的监控相结合。对照测试非常适合初步评估，但实时部署通常会揭示实验室测试遗漏的细微之处。
为了持续改进，可以考虑在实时环境中进行 A/B 测试等技术。这可以让你比较不同版本的 LLM，看看哪个版本最有效。主动学习也可以发挥作用，使您的模型能够从其他反馈中学习并适应新场景。
随着你的LLM的发展，你的基准测试也应该如此。用户期望发生变化，新数据可用，因此定期再培训和更新对于保持相关性和准确性至关重要。稳固的监控系统（通过自动化得到增强）使这些连续的过程更易于管理。
在基准测试方面，自动化改变了游戏规则。它执行通常需要手动且耗时的任务，然后将其转化为简化的操作，从而提供一致、客观的见解。
一致性和客观性 是自动化的两个主要好处。自动化工具在模型和时间范围内应用相同的评估标准，这样可以更轻松地发现实际性能趋势，而不是因评估方法不同而导致的不一致性。这些工具还可以突出特定的优势和劣势，帮助您集中精力进行改进。
另一个优点是 实时监控和警报。自动化系统可以持续跟踪性能，发现可能预示风险或合规问题的不规则之处。这使您能够在问题升级之前解决问题。
自动化也是 节省时间并深化分析。通过减少数据输入等重复性任务，它可以让您的团队腾出时间专注于更具战略性的决策。根据预测，到2024年，组织可以通过超自动化和流程重新设计将运营成本降低30％。在接下来的五年中，高达30％的工作时间可以实现自动化。
但是，自动化不是一劳永逸的解决方案。它需要明确的治理，以确保遵守行业标准和法规，尤其是有关数据保护和问责制的标准和法规。使用自动化工具定期进行基准测试还有助于确认您的模型是否符合您的特定需求。
例如，prompts.ai 等平台将自动跟踪、报告和分析直接集成到其工作流程管理系统中。这样就无需使用单独的工具，并确保在现有流程中可以立即对绩效洞察采取行动。
prompts.ai 通过集成性能跟踪、自动化分析和支持多模态数据，简化大型语言模型 (LLM) 工作流程的基准测试流程。它消除了监控中涉及的大部分手动工作，帮助团队专注于优化结果。让我们分解一下 prompts.ai 的每个功能如何促进高效的 LLM 基准测试。
借助 prompts.ai，通过实时监控延迟、准确性、幻觉率、相关性、用户参与度和代币使用等关键指标，基准测试变得更加动态。这些指标不仅仅是数字，它们提供了切实可行的见解。例如，该平台已被证明可以将用户情绪提高25％，并将票证解决时间缩短15％。
这种跟踪之所以如此有效，是因为它能够使指标与特定目标保持一致。无论你的目标是缩短响应时间和提高聊天机器人的参与度，还是优先考虑法律文件解析的精确度，prompts.ai 都能确保你步入正轨。这种主动的方法有助于避免常见的陷阱，例如模型漂移、成本上涨、不良的用户体验，甚至道德问题。
prompts.ai 通过其内置的高级评估器和可自定义的选项将评估提升到一个新的水平。该平台支持精确匹配评估器（可确认文本的完美匹配）和模糊匹配评估器（即使文本不同也能衡量相似度）。对于有独特需求的团队，prompts.ai 还允许创建自定义评估器。例如，BertScore 评估器可以生成文本嵌入、计算余弦相似度，并根据预定义的阈值提供通过/失败结果。
这种自动化方法可确保评估在不同模型和一段时间内保持一致，从而更容易发现实际性能趋势。而且，由于其分析能力，该平台将其实用性扩展到多模态数据，从而提供了更广泛的基准测试可能性。
现代 AI 系统通常处理的不仅仅是文本，它们还处理图像、音频和其他数据类型。prompts.ai 的多模态功能允许无缝集成这些数据类型，从而可以更深入地了解复杂的提示。这种能力对于评估旨在同时处理不同输入的系统特别有价值。
该平台支持代币化跟踪、即用即付定价模式和可自定义的多模态数据注释接口。无论是处理简单文本还是处理复杂的多模态任务，这些功能都可以更轻松地对专业模型进行全面基准测试。
大型语言模型 (LLM) 的基准测试工作流程不是一劳永逸的任务，它是一个持续的过程，可确保您的AI系统随着时间的推移保持有效并与目标保持一致。吞吐量、延迟、准确性和资源利用率等指标为就LLM实施做出明智的决策提供了基础。
要取得成功，基准测试必须是一个持续的过程，而不是偶尔的检查。研究表明，管理LLM的生命周期需要将战略规划与敏捷执行相结合。这意味着要在工作流程的同时完善基准测试框架，以满足新需求，并在性能变化影响用户之前发现它们。定期更新、严格的版本控制和影子测试是保持领先于不断变化的应用程序要求和用户期望的必要工具。
可靠的监控工具在这里起着关键作用。prompts.ai 等提供实时跟踪和自动分析的平台有助于减少人工劳动，同时提高运营效率。
但是，有效的基准测试不仅仅是收集数据。它需要一种结构化的方法来管理你的LLM的整个生命周期。通过采用 LLMOps 方法，组织可以简化 AI 开发并确保跨团队执行治理。这种方法将基准分析转化为切实可行的改进，而不仅仅是静态报告。
投资强有力的基准测试实践的回报显而易见：更好的用户体验、更低的运营成本和更稳定的性能。无论是性能下降时根据编辑反馈重新训练模型的新闻摘要工具，还是管理错综复杂的多模态工作流程，其原则都保持不变——谨慎测量，根据见解采取行动，并保持对LLM系统的持续监督。
要有效地评估您的LLM工作流程，首先要确定与您的业务目标最接近的绩效指标。例如，如果准确性和可靠性是重中之重，请密切关注诸如此类的指标 准确性， 语义相似度，以及 幻觉率。但是，如果您的重点更多地放在效率和可扩展性上，则诸如此类的指标 潜伏， 吞吐量，以及 资源利用率 会更相关。
你可能还需要考虑稳健性、道德实践以及应对措施的完整程度等因素。这些元素可确保您的工作流程不仅满足运营需求，还可以增强整体客户体验。通过磨练对您的目标最重要的指标，您将发现切实可行的见解，从而微调绩效并取得更好的结果。
要在 LLM 工作流程中充分利用您的资源，同时控制成本，请考虑 使用预训练的模型 只要有可能。这些模型可以开箱即用地处理各种任务，从而减少了对大量内部计算的需求。对于特定需求，您可以将任务转移到外部 API 或编写自定义代码，这通常被证明是一种更高效、更具成本效益的解决方案。
另一个重要步骤是部署 使用情况跟踪工具。这些工具可帮助您查明效率低下并发现改进机会，确保在不牺牲性能的情况下明智地使用资源。通过混合这些方法，您可以创建既高效又经济实惠的工作流程。
Prompts.ai 通过提供简化评估过程的工具，使大型语言模型 (LLM) 的基准测试变得更容易、更高效。使用此平台，用户可以构建结构化提示集，监控延迟和吞吐量等实时性能指标，并创建自动报告以进行更详细的分析。
一些突出的功能包括 即时版本控制， 基于云的评估，并支持 多模式工作流程。这些工具有助于确保基准测试既精确又节省时间，最终提高由 LLM 支持的工作流程的效率。
