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想要优化您的 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快速摘要：
快速提示：promps.ai 等工具通过自动化分析和实时跟踪关键指标来简化基准测试。准备好深入了解了吗？继续阅读以了解如何有效衡量和完善您的 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成果的精确指标。 Galileo 开发人员意识主管 Conor Bronsdon 强调了这一点：
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“选择正确的法学硕士绩效指标不仅仅是学术上的，它直接影响模型的质量和业务成果。错误的指标会导致错误的优化，而良好的评估框架会推动持续改进”。
与传统机器学习（准确性和精确度等指标占主导地位）不同，法学硕士提出了独特的挑战。它们可以为同一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 工作流程的改进和管理成本至关重要。为了保持评估的重点和有效性，目标是使用不超过五个与您的用例和系统架构相符的指标。
吞吐量和延迟是评估 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。延迟衡量提交提示和接收响应之间的时间，而吞吐量衡量系统一次可以处理的请求数量。
延迟对于用户期望快速响应的交互式应用程序尤其重要。例如，将第一个令牌的时间实现在 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，高延迟可能会导致瓶颈、增加服务器费用并降低企业环境中的运营效率。
To optimize latency, it’s helpful to understand its various types:
同时，吞吐量反映了系统的处理能力，并对可扩展性和峰值负载管理有重大影响。模型可能在单请求延迟方面表现出色，但在多个同时查询的压力下会表现不佳。这凸显了平衡延迟和吞吐量以确保最佳性能的重要性。
像流式传输这样的技术可以将第一个令牌的时间缩短 10 到 100 倍，尽管它们可能会延长总生成时间。此外，优化提示以引发更短的响应有助于减少令牌生成并加快响应时间。
Next, let’s explore how resource consumption plays a role in cost-effective LLM workflows.
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 GPU/TPU 计算、内存使用、CPU 负载和存储要求。随着 GPT-4 等尖端模型的培训成本达到约 1 亿美元，有效管理资源成为首要任务。
赌注很高。单个微调周期可能花费数百万美元，因此优化对于可持续运营至关重要。此外，数据准备消耗了人工智能项目大约80%的时间，常常造成资源瓶颈。
有几种策略可以帮助优化资源使用而不牺牲性能：
NVIDIA Nsight Systems 等分析工具可以帮助识别工作流程中的瓶颈。例如，LoRA 微调显示出一致的 GPU 利用率和最小的内存迁移，而监督微调通常会导致空闲期和频繁的内存传输。
推理过程中的缓存和记忆策略还可以存储和重用中间结果，进一步提高资源效率。在进行产出质量评估之前，实现资源分配的适当平衡至关重要。
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。准确性衡量输出的正确程度，而幻觉率则跟踪模型生成错误或捏造信息的频率。
鉴于法学硕士可以针对同一提示产生多个有效输出，因此评估需要结构化方法，例如答案正确性和语义相似性。然而，每种方法都有其挑战。统计评分器可靠，但在语义上存在困难，而基于 NLP 模型的评分器更准确，但由于其概率性质而不太一致。
G-Eval 等先进工具正在突破评估的界限。例如，G-Eval 在摘要任务中与人类判断的 Spearman 相关性达到 0.514，大大优于旧方法。
Beyond accuracy, it’s important to track error rates, which include issues like request failures, timeouts, malformed outputs, and service disruptions. Other useful metrics include perplexity, which measures how well a model predicts text, and cross-entropy, which evaluates the difference between predicted and actual token distributions.
最后，代币使用是一个关键因素，因为它直接影响运营成本。大多数 LLM 服务根据推理过程中处理的令牌数量收费。选择与您的用例相符的指标可确保评估过程客观且有意义。正如彼得·德鲁克的名言：
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“衡量什么，就管理什么”。
仔细选择衡量标准对于推动持续改进至关重要。
Standardized benchmarks play a crucial role in evaluating workflows for large language models (LLMs). They provide a consistent way to measure performance, making it easier for organizations to compare models and make informed decisions about which ones to use or improve. Let’s dive into how popular benchmarks test key capabilities.
当前的基准测试涵盖各个领域，每个领域都旨在评估对法学硕士表现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。大规模多任务语言理解 (MMLU) 基准就是一个例子，它测试了 57 个学科的模型，包括初等数学、美国历史、计算机科学和法律。其高级版本 MMLU-Pro 通过引入更难的推理型问题并将答案选项从四个扩大到十个来提高难度级别。同样，AI2 推理挑战赛 (ARC) 通过 7,700 多个小学水平的多项选择科学问题来评估基本推理技能。
Other benchmarks focus on specialized skills. For example, the MATH benchmark challenges models with 12,500 problems from math competitions, covering areas like algebra, calculus, geometry, and statistics. When it comes to coding, the HumanEval benchmark tests a model's ability to generate correct code, including unit tests to verify accuracy. As LLMs are increasingly used in real-world applications, truthfulness and reliability are becoming more critical. The TruthfulQA benchmark addresses this by presenting over 800 questions across 38 categories - such as health, law, finance, and politics - to evaluate a model’s ability to avoid generating misleading or incorrect information. Additionally, the SuperGLUE benchmark emerged as an upgrade to the original GLUE benchmark after models began to consistently outperform it.
为了实施有效的基准测试，系统且深思熟虑的方法至关重要。该过程通常涉及三个阶段：数据集输入和测试、性能评估和评分以及排名。
第一步是建立明确的目标。组织需要决定哪些指标（例如准确性、有用性或创造力）最符合他们的目标。这种清晰度确保了所选择的指标和整体基准测试策略是有意义且相关的。一个好的评估框架将开发过程中使用的离线方法与跟踪生产环境中性能的在线方法结合起来。 SuperAnnotate 法学硕士运营副总裁 Julia MacDonald 强调了平衡方法的重要性：
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“建立一个全面、通用、简单、无矛盾的评估框架是任何评估项目成功的关键”。
再现性是另一个关键因素。许多基准测试提供标准化答案集，这有助于确保比较的一致性。建立绩效基线对于跟踪进度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使测试框架可广泛访问来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。定期离线评估有助于捕获受控性能指标以及模型在现实场景中的表现。人类评估也发挥着至关重要的作用，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加情境化、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、真实的应用而不是孤立的学术测试，组织可以更好地完善其法学硕士工作流程，并在这个快速变化的领域保持领先地位。
When it comes to benchmarking large language models (LLMs), success isn’t just about running standardized tests. It’s about weaving benchmarking into your workflow in a way that’s smart, efficient, and actionable. This means picking the right metrics, embedding them into your processes, and using automation to simplify the heavy lifting. Done right, benchmarking becomes a powerful tool to avoid common missteps and get the most out of your LLMs.
选择正确的指标是有效基准测试的基石。正如 Confident AI 联合创始人 Jeffrey Ip 所说：
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“您选择的LLM评估指标应该涵盖LLM用例的评估标准和LLM系统架构。”
关键是根据您的目标定制指标。一个好的组合通常涉及一些特定于您的用例的自定义指标，并与一些通用指标配对以评估整体性能。例如：
Good metrics share three critical traits: they’re quantitative, reliable, and accurate. They should also give you a well-rounded view of how your LLM is performing, aligned with your specific objectives.
另一件需要考虑的事情是平衡自动评估和人工评估。自动化指标快速且客观，但它们可能会错过连贯性或流畅性等微妙之处，而人类审阅者可以捕捉到这些微妙之处。对于主观标准，G-Eval 等工具效果很好，而 DAG 更适合更客观的衡量标准。
Finally, your system’s architecture also matters. For instance, if your LLM combines retrieval and generation components, you’ll need metrics that evaluate both the quality of retrieved data and the accuracy of generated output. Once you’ve nailed down the right metrics, the next step is to integrate them into your development process.
Benchmarking isn’t just a one-time task - it’s a process that should run throughout your LLM’s lifecycle. When done continuously, it helps you stay ahead of performance dips and adapt quickly to changing needs.
实现此目的的一种方法是将反馈循环嵌入到您的工作流程中。这些循环可以从多个来源提取数据——自动指标、用户反馈和专家评论——让您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。
You’ll also want to combine controlled testing during development with real-world monitoring. Controlled tests are great for initial evaluations, but live deployments often reveal subtleties that lab tests miss.
为了持续改进，请考虑在实时环境中进行 A/B 测试等技术。这可以让您比较不同版本的法学硕士，看看哪个版本最有效。主动学习也可以发挥作用，使您的模型能够从额外的反馈中学习并适应新的场景。
随着您的法学硕士的发展，您的基准也应该随之发展。用户期望发生变化，并且有新数据可用，因此定期重新培训和更新对于保持相关性和准确性至关重要。可靠的监控系统（通过自动化增强）使这些连续流程更易于管理。
在基准测试方面，自动化是一个游戏规则改变者。它将通常手动且耗时的任务转变为简化的操作，从而提供一致、客观的见解。
一致性和客观性是自动化的两大好处。自动化工具在不同模型和时间范围内应用相同的评估标准，从而更容易发现真实的绩效趋势，而不是因评估方法不同而导致不一致。这些工具还可以突出特定的优势和劣势，帮助您集中改进工作。
另一个优点是实时监控和警报。自动化系统可以持续跟踪绩效，标记可能预示风险或合规问题的违规行为。这使您可以在问题升级之前解决问题。
自动化还可以节省时间并加深分析。通过减少数据输入等重复性任务，您的团队可以腾出时间专注于更具战略性的决策。根据预测，到 2024 年，组织可以通过超级自动化和流程重新设计将运营成本降低 30%。未来五年，高达 30% 的工作时间将实现自动化。
However, automation isn’t a set-it-and-forget-it solution. It requires clear governance to ensure compliance with industry standards and regulations, especially around data protection and accountability. Regular benchmarking using automated tools also helps confirm that your model fits your specific needs.
例如，promps.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。这消除了对单独工具的需求，并确保性能洞察可在现有流程中立即付诸实践。
prompts.ai simplifies the process of benchmarking large language model (LLM) workflows by integrating performance tracking, automating analytics, and supporting multi-modal data. It eliminates much of the manual effort involved in monitoring, helping teams focus on optimizing outcomes. Let’s break down how each feature of prompts.ai contributes to efficient LLM benchmarking.
With prompts.ai, benchmarking becomes more dynamic through real-time monitoring of key metrics like latency, accuracy, hallucination rate, relevance, user engagement, and token usage. These metrics aren’t just numbers - they provide actionable insights. For instance, the platform has been shown to improve user sentiment by 25% and reduce ticket resolution times by 15%.
What makes this tracking so effective is its ability to align metrics with specific goals. Whether you’re aiming for fast response times and high engagement in a chatbot or prioritizing precision in legal document parsing, prompts.ai ensures you stay on track. This proactive approach helps avoid common pitfalls like model drift, rising costs, poor user experiences, or even ethical concerns.
Promps.ai 凭借其内置的高级评估器和可定制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（确认完美的文本匹配）和模糊匹配评估器（即使文本不同也可以衡量相似性）。对于具有独特需求的团队，promps.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跨模型和一段时间内的评估保持一致，从而更容易发现真实的性能趋势。由于其分析功能，该平台将其实用性扩展到多模式数据，提供更广泛的基准测试可能性。
Modern AI systems often deal with more than just text - they also process images, audio, and other data types. prompts.ai’s multi-modal features allow for seamless integration of these data types, enabling a deeper understanding of complex prompts. This capability is particularly valuable for evaluating systems designed to handle diverse inputs simultaneously.
The platform supports tokenization tracking, a pay-as-you-go pricing model, and customizable annotation interfaces for multi-modal data. These features make it easier to benchmark specialized models comprehensively, whether they’re handling simple text or tackling complex multi-modal tasks.
Benchmarking workflows for large language models (LLMs) isn’t a one-and-done task - it’s an ongoing process that ensures your AI systems remain effective and aligned with your goals over time. Metrics like throughput, latency, accuracy, and resource utilization provide the foundation for making informed decisions about your LLM implementations.
为了取得成功，基准测试需要是一个持续的过程，而不是偶尔的检查。研究强调，管理法学硕士的生命周期需要将战略规划与敏捷执行相结合。这意味着不断发展基准测试框架和工作流程，以满足新需求并在影响用户之前发现性能变化。定期更新、严格的版本控制和影子测试是领先于不断变化的应用程序需求和用户期望的重要工具。
可靠的监控工具在这里发挥着关键作用。 Promps.ai 等提供实时跟踪和自动分析功能的平台有助于减少人工工作量，同时提高运营效率。
但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法学硕士的整个生命周期。通过采用 LLMOps 方法，组织可以简化人工智能开发并确保跨团队实施治理。这种方法将基准测试洞察转化为可操作的改进，而不仅仅是静态报告。
The payoff for investing in strong benchmarking practices is clear: better user experiences, reduced operational costs, and more consistent performance. Whether it’s a news summarization tool that retrains models based on editor feedback when performance drops or managing intricate multi-modal workflows, the principles remain the same - measure carefully, take action based on insights, and maintain ongoing oversight of your LLM systems.
要有效评估您的 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首要任务，请关注准确性、语义相似性和幻觉率等指标。但是，如果您的重点更倾向于效率和可扩展性，那么延迟、吞吐量和资源利用率等指标将更加相关。
您可能还需要考虑稳健性、道德实践以及响应的完整性等因素。这些元素确保您的工作流程不仅满足运营需求，而且还能增强整体客户体验。通过磨练对您的目标最重要的指标，您将发现可操作的见解，以微调绩效并取得更好的结果。
为了充分利用 LLM 工作流程中的资源，同时控制成本，请尽可能考虑使用预先训练的模型。这些模型可以立即处理各种任务，从而减少对大量内部计算的需求。对于特定需求，您可以将任务卸载到外部 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的地方并发现改进的机会，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。借助该平台，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提示版本控制、基于云的评估以及对多模式工作流程的支持。这些工具有助于确保基准测试既精确又节省时间，最终提高法学硕士支持的工作流程的效率。
