大模型評估全攻略：挑戰、實戰經驗和最佳實踐
本文將帶你了解 LLM 評估的最新狀態，探索經過驗證的策略，包括離線和在線基準測試。
評估大型語言模型（LLM）感覺就像是試圖解開一個巨大的線團——事情千頭萬緒，往往不知道應該從哪一頭開始。從應對不可預測的用戶輸入到選擇合適的指標，整個過程可能讓人不知所措。但是，請不要驚慌！在這篇文章中，我們將為你梳理一些久經考驗的最佳實踐、常見的陷阱和實用技巧，幫助你對 LLM 的性能進行基準測試。無論你是剛剛入門還是需要快速復習，這些指導原則都將確保你的評估策略穩固可靠。
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評估挑戰
對于 LLM 而言，“評估”不僅僅是一個單一的指標或一次性測試。它們的輸出結果可能異常多樣化——有時是準確的，有時是富有創意的，有時卻出乎意料地跑偏。
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一個主要的難點是定義清晰的評估目標。當你的模型可能遇到任何類型的問題時，傳統的軟件指標（如錯誤率）可能不再適用。你需要在開始之前就確定“好”的標準是什么，無論是準確性、實用性還是創造性。
由于 LLM 產生的是文本而不是簡單地分類，因此主觀解釋會成為一個難題。在沒有明確的評分標準或專業指標的情況下，很難衡量“清晰度”或“連貫性”等因素。
接下來是評估的操作層面挑戰：
? 成本與延遲： 大規模測試（尤其是涉及人工標注時）會迅速增加成本。自動化方法雖然更快，但其可靠性往往不足以單獨依賴。
? 對自動化工具的信任： 自動化評估器（包括由較小模型驅動的評估器）可能會出現漂移或以意想不到的方式失效。確保它們與真實的人類判斷保持一致需要持續的維護。
? 跨團隊協作： 讓工程師、數據科學家、產品經理和領域專家同步工作至關重要。如果缺乏清晰的流程或共同的術語，可能會導致混亂的交接和分散的工作。
示例： RAG系統
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當你處理一個跨越多個步驟的工作流（比如RAG ）時，每個階段都需要有自己的評估標準。否則，你將難以準確查明問題（或優勢）究竟出現在哪個環節。
評估的數據模型——追蹤（Traces）
為了理解所有這些活動部件，采用一種有組織的方式來記錄每一步的具體情況會很有幫助。這就是**追蹤（Traces）**的作用。追蹤會捕獲用戶交互、中間步驟和最終輸出的詳細日志，為你診斷問題和隨時間測量性能提供了豐富的數據寶庫。
Example Trace
追蹤的優勢
? 查明故障： 通過跟蹤從輸入到輸出的路徑，你可以快速發現模型（或其子組件）在哪里出了問題。
? 量化性能： 將模型的輸出與“標準答案”或參考答案進行比較。
? 加速迭代： 借助詳細的追蹤，你可以輕松識別出哪些輸入造成了最大的問題，并將調優工作迅速集中到這些地方。
離線評估 vs. 在線評估
有效的 LLM 評估通常會結合**離線（開發/測試）和在線（生產）**方法，每種方法都能發現不同類型的錯誤和見解。
離線評估 (Offline Evaluation)
Example of a dataset in Langfuse
? 你通常會在精心策劃的數據集上運行模型，這可能是 CI（持續集成）管道或本地開發測試的一部分。
? 較小的數據集適用于快速的“直覺檢查”實驗；較大的數據集則能提供更廣泛的性能指標概覽。
? 主要挑戰在于確保這些測試集保持相關性，并真正模擬生產環境中的實際情況。
在線評估 (Online Evaluation)
Example of a live LLM-as-a-Judge Evaluator in Langfuse
? 在實時環境中運行評估，能讓你發現模型漂移（性能隨時間逐漸下降）或你從未預料到的意外用戶查詢等問題。
? 但在生產環境中收集反饋是棘手的；你需要可靠的數據捕獲流程和清晰的計劃，將這些洞察反饋到你的開發周期中。
? 一種平衡的方法是定期進行離線基準測試，并輔以某種形式的持續生產監控，這往往能產生最穩健的結果。
常見的評估技術
沒有哪一種方法可以捕獲模型行為的方方面面，因此通常需要混合搭配使用多種技術。
? 用戶反饋（User Feedback）：
Example of user feedback in ChatGPT
優點： 最直接地反映 LLM 是否達到預期目標，例如用戶評分或開放式評論。
缺點： 大規模收集和整理這些反饋可能耗時且成本高昂。
? 隱式用戶反饋（Implicit User Feedback）：
做法： 不等待明確的評分，而是從用戶行為中推斷質量：他們是否再次詢問了同一個問題？他們是否點擊了推薦鏈接？
特點： 雖然通常更容易收集，但信號可能帶有噪聲，需要仔細解讀。
? 人工標注（Human Annotation）：Example of a human annotation workflow in Langfuse
優點： 讓專家（或眾包工人）標記或評級輸出，能提供深度見解，尤其適用于復雜任務。
缺點： 成本和時間是其限制：人工標注難以大規模擴展。
? 自動化評估（Automated Evaluation）：
Example of different automated evaluation scores over time in Langfuse
? 做法： 使用精確率（precision）、召回率（recall）、F1-分數等指標，或專用的生成式指標（如 RAGAS）。
? 特點： 快速且可重復，但必須對照人工判斷進行驗證，以避免得出誤導性的結論。工具包如 OpenAI Evals 和 LangChain Evals 有助于簡化自動化檢查的設置。
追蹤是所有這些方法的底層線索——通過系統地記錄交互，你創建了一個結構化的記錄，供每種評估技術調用。
自動化評估技術
對于某些應用——例如提取和分類任務——精確率、召回率和 F-分數提供了清晰、可量化的衡量標準。但并非所有任務都如此直截了當，尤其當 LLM 需要生成大量文本或完整的聊天對話時。
? 以 LLM 作為評判者（LLM-as-a-Judge）：
a.你可以利用另一個機器學習模型（或專用的基于 LLM 的評估器）來對輸出進行評分。
b.特點： 它們很靈活，但始終存在復制相同偏差或盲點的風險。根據人工標注的樣本進行校準會有所幫助。
? 非模型方法（Non-model-based Approaches）：
a.在某些情況下，更簡單的基于規則的檢查（例如正則表達式匹配）可以出人意料地有效。
b.特點： 它們成本低廉且透明，但無法擴展到更細致入微的任務。
最終，雖然通用工具包能簡化自動化檢查的設置，但每個應用都有其獨特之處。如果你投入時間正確構建，定制化的評估器或啟發式方法往往能提供最好的洞察。
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應用特定的挑戰
LLM 評估的迷人與挑戰之處在于，每個用例都可能非常不同：
? 檢索增強生成（RAG）：
由于你需要同時評估檢索步驟和生成步驟，因此最好將它們分開測量。
例如，你可以跟蹤文檔檢索的相關性和精確度，然后對總結后的輸出應用生成式指標（如 RAGAS）。
? 基于智能體（Agent-Based）的 LLM 應用：
在這里，模型不僅生成文本，還會根據用戶輸入做出決策或采取行動。
評估此類智能體通常涉及模擬交互式對話，并仔細檢查每一個中間決策。**“人工干預”（Human-in-the-loop）**反饋對于確認智能體的邏輯或標記任何異常行為特別有幫助。
? 語音智能體評估：
語音應用帶來了獨特的挑戰，因為它結合了語音識別、合成和交互式對話。
評估這些智能體通常需要同時評估對話的動態性和音頻處理的性能。
LLM 評估入門指南
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如果你剛開始接觸 LLM 評估，或需要一個快速回顧，這里有一個直接的啟動步驟流程：
1. 收集數據使用來自實際交互或測試運行的追蹤（Traces）或結構化日志。這是你的真相來源。
2. 嘗試不同方法不要只依賴一種技術。嘗試人工標注、自動化指標、用戶反饋——如果適合你的用例，甚至可以嘗試成對比較。
3. 設定基線建立性能基準（即使它們很粗略），以便你能夠看到隨時間推移的進展或檢測到性能退化。
4. 選擇環境決定是運行離線測試進行快速迭代，還是直接進入生產環境獲取即時、真實世界的反饋。
5. 循環迭代將從生產環境中獲得的經驗教訓反饋回開發過程。換句話說，如果你在實際運行中發現了新的故障模式，請將其納入你的離線測試集中。
總結思考
評估 LLM 絕不是一個“一勞永逸”的任務。隨著你的模型和用戶群不斷演變，你的評估策略也需要與時俱進。通過將離線基準測試與實時洞察相結合，利用追蹤機制，并對新技術保持開放態度，你將在構建更可靠、更有影響力的 LLM 應用的道路上走得更遠。
