模型Evaluation｜文本大语言模型评估体系：从能力维度到方法论

随着人工智能技术的迅猛发展，大模型评估已成为AI领域的关键议题。在前序文章中，我们深入探讨了大模型评估的重要性和基本方法论。文本理解与生成、图像识别与创作、视频处理与合成，这些任务有着各自的技术特点和应用场景，需要差异化的评估策略，因此，为了让读者更清晰地理解不同类型大模型的评估特点，我们将通过文本、图像、视频三个系列文章，分别剖析这些模型的评估体系。

本文将聚焦于ChatGPT、Claude等文本大语言模型的评估方法，从文本大语言模型的能力维度和评估方法两个维度，系统性地解析其评估体系。这不仅将帮助读者理解当前最热门的文本AI系统的评估方法，也为我们后续探讨图像和视频模型评估奠定基础。

评估文本大模型能力的维度

评估文本大模型能力的维度主要有知识水平能力、理解与推理能力、创意写作能力、指令遵循与对齐和安全性。

知识水平（Knowledge）

文本大语言模型需要展现出对海量文本知识的掌握能力。例如，在医疗领域，模型需要理解专业术语、诊断流程、治疗方案；在法律领域，则需要准确理解法律条款、司法解释等专业知识。对于文本模型的知识水平测试，通常会通过MMLU等标准测试集来评估模型的知识储备。

理解与推理（Reasoning）

文本与模型的理解与推理能力体现在模型处理复杂文本推理任务的能力上。比如：

数学推理：解决数学应用题
逻辑推理：完成逻辑谜题
因果推理：分析事件因果关系

典型的评估数据集包括GSM8K（数学推理）、BBH（逻辑推理）等。

GSM8K数据集

BBH模型评估结果

创意写作（Creativity）

评估模型的文学创作能力，包括：

故事创作：根据提示词编写完整故事
诗歌创作：按照特定格式创作诗歌
文案撰写：产出营销文案

这类评估通常需要人工判断，关注内容的独创性、连贯性和艺术性。

指令遵循与对齐（Instruct）

考察模型对用户指令的理解和执行能力：

多轮对话中的上下文理解
复杂指令的精确执行
反馈修正的适应能力

常用评估数据集包括Alpaca Eval等。

Alpaca Eval 数据集

安全性（Security）

确保模型输出合规且无害：

拒绝生成有害内容
避免偏见性表达
保护隐私信息

通常通过红队测试和安全基准来评估。

评估方法体系：从客观到主观的全方位检验

在介绍具体方法前，让我们先设想一个场景：如果你要评价一位作家的能力，你可能会从他的获奖情况（客观指标）到读者评价（主观反馈）都要考虑。同样，对于文本大语言模型的性能评估，也需要通过多维度的考量。评价文本模型的方法主要分为客观的确定性自动化评估与量化自动化评估，和具有更多主观性的主观人工评估，通过客观评价标准体系和主观专业判断的结合的评估体系，文本大模型的评估可以更加全面，专业和具体。

确定性自动化评估

基于可执行性/可验证性的评估

想象你在批改一道数学题，答案要么对要么错，没有模糊空间。基于可执行性或可验证性的评估就是这样的性质。

示例：通过HumanEval数据集测试评估模型编写Python代码的能力，当模型生成代码后，系统会自动运行测试用例验证其正确性。

HumanEval数据集链接：https://github.com/openai/human-eval

HumanEval 数据集示例

基于精确匹配的评估

基于精确匹配像我们在考试中判断选择题一样，有标准答案可以对照。

MMLU（Massive Multitask Language Understanding）测试，涵盖了从初中到专业水平的多领域选择题。
MMLU 链接：https://github.com/hendrycks/test

MMLU 对不同大模型的测试结果

量化自动化评估

基于数值计算的指标评估

基于数值计算的指标评估就像给作文打分，虽然没有标准答案，但有一套量化的评分标准。

文本摘要评估：使用ROUGE分数评估摘要的质量

ROUGE评估指标
ROUGE-N	将BLEU的精确率优化为召回率，在 n-gram 上计算召回率
ROUGE-L	将BLEU的 n-gram 优化为公共子序列，考虑了机器译文和参考译文之间的最长公共子序列
ROUGE-W	将ROUGE-L的连续匹配给予更高的奖励，改进了ROUGE-L，用加权的方法计算最长公共子序列
ROUGE-S	是Rouge-N的一种扩展，允许 n-gram 出现跳词(skip)

基于模型预测的指标评估

基于模型预测的指标进行评估类似于使用专家系统进行打分，是用已有的训练好的模型对想要进行评测的文本进行评估。

BERTScore评估系统

召回指标 R-BERT 的计算示意图

ELO评分对战机制

ELO评分系统源自国际象棋评级系统，现已被广泛应用于文本大模型的性能评估中。这种评估方法通过模型间的两两对战，动态更新每个模型的分数，最终形成一个相对实力排名。这种评估方式特别适合模型间的整体实力比较，已成为业界评估模型性能的重要补充手段。

实际案例：

Anthropic的Claude评估系统
LMSYS的Chatbot Arena

Chatbot Arena工作机制：
- 初始分值：所有模型起始ELO分为1500
- 对战规则：针对同一问题，两个模型给出回答
- 评分更新：根据人工判定胜负，更新双方ELO分
- 分数变化：胜者获得分数，败者失去分数，变化幅度取决于双方分差

主观人工评估

主观的人工评估最接近现实世界的使用场景，基于主观性的评估可以理解为读者给书评分一样。

GPT-4 Technical Report中的人工评估流程，专业评估员根据预设标准对模型回答进行打分

# 示例
可视化评分维度：
- 准确性 (1-5分)
- 有用性 (1-5分)
- 安全性 (1-5分)

深耕于AI数据服务领域，整数智能深知高质量的模型评估对于AI发展的重要性。一个科学的评估体系不仅能够帮助开发者更准确地把握模型性能，也能为用户选择和使用AI产品提供可靠参考。上述多层次的评估体系让我们能够全方位地了解一个文本大语言模型的性能。像品鉴一瓶酒需要从色、香、味多个维度来评判一样，评估AI模型也需要系统化的方法。对于文本大模型的评估过程既有严谨的客观标准，也有必要的主观判断，两者相辅相成，共同构建了完整的评估体系。