【大语言模型：原理与工程实践】大语言模型的评测

       大语言模型的评测是确保模型性能和应用适应性的关键环节。从基座模型到微调模型，再到行业模型和整体能力，每个阶段都需要精确的评测来指导模型的优化。基座模型的评测关注基础性能，而微调模型则侧重于对话能力和安全性。行业模型的评测则针对特定领域的能力，整体能力的评测则从宏观角度评估模型的通用性。在基座模型的评测中，除了自回归损失和困惑度等指标外，还需要关注公开的大语言模型评测基准，这些指标能够全面反映模型在知识获取、逻辑推理、代码生成等方面的能力。这些评测基准包括语言建模能力、综合知识能力、数学计算能力、代码能力和垂直领域等多个维度。对于微调模型，对话能力的评测关注模型在对话任务中的全维度能力，而安全性的评测则关注模型在强化学习阶段的表现。行业模型的评测则针对特定行业的能力，如金融和法律等领域。整体能力的评测从宏观角度评估模型作为一个通用人工智能的综合能力。这些评测方法和基准的选择对于模型的开发和优化至关重要，它们能够提供准确的反馈，指导模型在训练和调优过程中的改进方向。
       大语言模型对话能力评测：对话能力评测是大语言模型性能评估的核心环节，涉及多种交互场景，如闲聊、常识问答、文本改写、数学计算和代码纠错等。这些场景覆盖日常生活和学习的多个方面，使得对话能力评测变得尤为复杂和关键。为了全面评估大语言模型在各种应用场景下的对话能力，研究人员和使用者需要一套综合性的评测框架。该框架主要包括评测任务、评测集构建标准和评测方式三个部分。特别地，为了关注大语言模型在中文场景的优化和应用，该框架特别注重中文特有语境下的能力考察。其贡献在于不仅能更准确地反映模型在实际应用中的表现，还为后续模型优化和产品化提供了有力的数据支持。
       对于生活闲聊类评测任务，模型的回答主要从人性化程度、内容质量和社交适应性三个方面进行考察。这些方面共同反映了模型在日常对话中的自然度、流畅度和应变能力。而方法论指导类评测任务则重点评估模型在提供方法论和实践建议方面的能力。这类任务要求模型能像经验丰富的导师或专家那样，为用户提供有价值的建议和解决方案。总之，这套综合性的评测框架为全面评估大语言模型的对话能力提供了有力的工具。通过这一框架，研究人员和使用者可以更准确地了解模型在实际应用中的表现，为后续的优化和产品化提供有力支持。针对语言理解类评测任务，特别是古文及谚语理解，我们深入评估了模型在中文特殊语境下的表现。评测任务涵盖了词义理解、语义理解、阅读理解、拼音理解以及古文及谚语理解等五大类别。在词义理解方面，我们要求模型解释成语“画龙点睛”的含义，并区分“爱护”与“爱戴”之间的差异。在语义理解环节，我们测试了模型在复杂对话中捕捉语义的能力，例如解析“哪里，哪里”的言外之意。阅读理解部分则通过文章回答问题来检验模型的文字理解能力。拼音理解主要考察模型对汉字拼音的掌握情况。最后，在古文及谚语理解方面，我们要求模型解释如“种瓜得瓜,种豆得豆”这样的中文古语。对于模型的回答，我们主要依据准确性和全面性两个指标进行评估。准确性主要考察模型输出与标准答案的符合程度，而全面性则评估模型在给出正确答案时，能否提供多维度、多角度的解释或回答。通过这些评测任务，我们能够全面而深入地了解模型在中文语言理解方面的实际能力。
       常识百科类评测任务：此类评测任务主要评估大语言模型在知识覆盖广度方面的表现。一个优秀的大语言模型应具备百科全书般的知识储备，能在不同领域提供专业指导，并展现出对各类问题的融会贯通能力。对于常识百科类评测任务，主要考察模型的回答准确性和全面性。准确性指答案是否准确、符合事实；全面性则指答案是否有依据，是否具备深度和广度。
数学计算类评测任务：全面检验大语言模型的数学运算能力。除了基本的四则运算，还涉及需理解题目并回答的应用题，以及高难度的数学问题，如高等数学和微积分。这些题目贴近实际应用，不仅考察计算能力，还评估模型在数学领域的语言理解和逻辑能力。具体示例包括直角三角形的斜边长度计算和应用题求解。评价此类任务时，重点关注计算结果的准确性和解题过程的完整性。同时，大语言模型的逻辑推理能力也至关重要，涉及常识推理、数学推理和演绎推理等。这些评测任务旨在全面评估模型的逻辑推理能力，如金融风险评估、医疗诊断和决策制定等高级应用中的表现。
       逻辑推理类评测任务：主要包括三个类型：常识推理、数学推理和演绎推理。在常识推理中，我们评估模型在解决基于常识的问题时的逻辑连贯性和准确性，例如通过生日前一天推断出生日。在数学推理中，我们检验模型在解决数学问题时的逻辑推理能力，如通过家庭成员的年龄关系来推断孩子的年龄。而在演绎推理中，我们关注模型从已知前提出发，通过逻辑推导得出结论的准确性和逻辑性，例如在真假陈述中找出真实的陈述者。对于此类任务，我们主要关注两个评价指标：推理结果的准确性，即模型答案是否与事实或逻辑相符；以及推理过程的完整性，即模型在解题过程中是否提供了完整的推理链或证据支持。
       摘要生成类评测任务：考察大语言模型在内容概括、观点提炼和信息抽取方面的能力。内容概括要求模型准确、高效地提炼各类文本的关键信息。观点提炼则评估模型对复杂文本中关键观点或决策依据的提取能力。信息抽取关注模型定位和抽取特定信息的准确性和效率。评价摘要生成质量时，需考虑答案是否覆盖关键信息、简洁明了且易于阅读和理解。
文案创作能力：在大语言模型应用中占据核心地位，尤其对于满足多样化、复杂化的内容需求具有不可替代的价值。这种能力不仅限于戏剧剧本、市场营销文案、学术研究论文和数据分析报告等多种文章形态的生成，还已成为知名企业办公文档工具的重要组成部分，助力用户日常生活、学习和职业发展。值得注意的是，大语言模型在文案创作方面的表现存在显著差异。因此，在评测大语言模型时，全方位地评价其在多元创作方面的表现至关重要。
       在大语言模型应用中，翻译类评测任务主要聚焦于两大核心要求：高质量翻译和多语言适应性。高质量翻译作为跨文化和跨地域信息传播的基础，对全球化背景下的商业活动、科研合作和多元文化交流具有至关重要的作用。同时，模型在多语言方面的表现直接决定了其在全球范围内的适用性和普及度。为了全面评估大语言模型在翻译领域的综合性能，评测任务通常细分为两个子类别。首先，基础翻译能力主要考察模型的中英互译能力，例如将中文诗句“独在异乡为异客,每逢佳节倍思亲”翻译成英文。其次，多语言能力则评估模型对不同国家和地区语言的掌握程度，如将“我要出去吃晚饭”翻译成日语。针对翻译类评测任务，我们主要关注以下三个评价指标：翻译准确性、文本流畅度和语言覆盖范围。翻译准确性评估模型是否能准确传达原文的意思，包括词汇、语法和句子结构的准确性；文本流畅度则衡量翻译结果是否自然、通顺；语言覆盖范围则量化模型能够处理和翻译的不同语言种类以及在每种语言上的表现。
       代码类评测任务：是衡量大语言模型性能的核心指标之一，其不仅具有广泛的技术应用潜力，还是区分不同大语言模型效能的关键因素。代码能力的优化难度较高，但一旦实现，能极大地提升工作效率。大语言模型的代码类评测任务包括：1）代码生成评估，如生成逆转字符串的Python函数；2）代码纠错评估，如识别并修正JavaScript代码中的错误；3）代码解释评估，如解释冒泡排序算法的工作原理和时间复杂度；4）测试用例生成评估，如为Java方法生成测试用例；5）自然语言转代码评估，如将用户需求转化为C++阶乘函数；6）代码间的语言转换评估，如将Python代码转换为等效的JavaScript代码。评估主要关注准确性和实用性。
       中国特色类评测任务：侧重评估大语言模型在中国文化、商业和法律环境下的适用性和准确性。这包括中国历史文化、社会知名人物、流行词汇、政策法规等子类别。例如，评估模型对三国演义中赤壁之战关键人物的了解，或对王菲和那英音乐风格的解读。评估主要关注准确性和全面性。
多轮对话类评测任务：强调大语言模型处理复杂任务的能力，如客服系统、医疗咨询或金融产品推荐等场景。具体包括：1）连续对话轮次评估，如衡量模型在多少轮对话中能保持准确的上下文理解；2）错误纠正能力评估，如模型在用户指出错误后能否有效识别和纠正信息；3）多步逻辑任务处理评估，如模型在收到多个输入后能否输出综合解决方案。评估主要关注准确性、一致性和综合性。
       在构建涵盖多种任务的综合评测集时，需遵循一定标准。首先，每个任务类别下应考虑语气和表述方式的多样性，以反映不同用户群体的表达习惯和语言风格，包括口语化表达、不完整句子和打字错误等，确保评测集贴近实际使用情境。其次，设计问题时应加入多种限制条件，如身份信息、写作目的、格式规范和发布平台等，以精准评估模型性能。特别在无标准答案的问题中，添加限制条件有助于区分模型能力。第三，评测集应贴近实际应用场景，如覆盖多种编程语言、职位角色和真实案例，可邀请专家参与题目设计，确保评测贴合实际需求。第四，任务难度应具备多样性，包括简单、中等和困难级别，以全面评价模型在不同难度任务中的表现。在评估模型能力时，人工评价具有独特优势，能深刻评估模型在复杂情境下的表现，尤其在对话能力方面。为确保评测集全面客观，评测团队应由不同领域和背景的专家组成。评价方法主要有综合评分法和配对比较评分法。综合评分法采用预设标准对模型在各种任务和场景下的表现进行全方位评估。配对比较评分法通过比较不同模型输出内容的质量进行评分，旨在揭示不同模型在特定应用场景下的相对优劣。
       在公众应用场景中，大语言模型的安全性至关重要。模型应严格遵守道德和法律规范，避免输出有害信息，如政治敏感或立场问题内容。为确保模型安全，不仅在有监督微调环节引入相关问题，还需通过RLHF进行对齐训练。对齐训练基于人类反馈和标注的偏好数据进行，使模型输出内容与人类价值观一致。此举提高模型有用性的同时，显著增强安全性，确保生成内容更符合人类价值观，避免不安全输出。