大语言模型评估：评估与提升LLM性能

评估是提升模型性能的关键。Appen的专业解决方案将人类智能与强大的LLM评估工具相结合，以增强LLM训练数据策略，并捕捉自动化指标常忽略的定性洞察。

如何评估大语言模型

LLM评估是测试和验证大型语言模型在性能、偏差、鲁棒性和对齐性方面的过程。结合LLM评估指标、基准和人工介入（HITL）方法，确保输出符合伦理、准确且与用户意图一致。将人工判断与自动化评估结合，能发现仅靠标准指标无法检测的关键问题。

LLM评估框架

有效的LLM评估框架融合了自动化指标、人工判断和特定领域测试，以评估模型在真实场景中的适用性。这些框架通常包括：

• 通用评估：评估模型在不同任务和用例中的表现
• A/B测试：在模型开发生命周期中进行性能对比
• 领域特定评估：针对法律、医疗或创意应用等定制化测试
• 多元用户群体测试：评估AI安全风险
• SOTA基准对比：与其他领先模型的性能比较
• 红队测试：识别漏洞或进行基于场景的测试

强大的框架确保评估过程可重复、可扩展，并与业务目标一致。

常见LLM评估指标

评估LLM性能需要结合定量和定性指标。这些标准因行业和用例而异，通常包括：

• 准确性与相关性：输出是否正确且完整地响应提示？
• 事实性：陈述是否可验证并得到外部知识支持？
• 毒性与偏差：输出是否不含有害语言或刻板印象？
• 流畅性与连贯性：语言是否语法正确且逻辑结构清晰？
• 实用性与对齐性：模型是否遵循指令并满足用户意图？
• 延迟与吞吐量：模型响应的速度和效率如何？

这些指标帮助客观比较模型，同时揭示部署中重要的定性问题。

为何LLM评估与测试至关重要？

当LLM应用于敏感和高风险领域时，强大的评估框架是降低风险和确保信任的关键。仅依赖自动化系统可能忽略细微缺陷，因此人工评估是负责任部署的核心支柱。

缺乏人工监督时，LLM更易生成误导性、有偏差或有害的输出。人工评估者作为“裁判”，可发现：

• 上下文失效：LLM可能误解细微提示，尤其在多领域或创意场景中
• 偏差与伦理风险：无人为测试时，模型可能强化刻板印象或输出不安全内容
• 错误自信：LLM即使错误也可能显得流畅，仅有人工审核能发现这一点
• 合规失效：通过人工监督确保符合地区法律法规

Appen如何支持LLM评估

Appen提供端到端评估解决方案，以提升和追踪LLM性能，并比较DeepSeek、GPT、Claude等领先模型，助您找到最适合需求的选项。

基准数据集

定制包含挑战性提示的数据集，测试模型准确性并识别改进空间。

人工裁判评估

在医疗、法律等细分场景中，人类专业知识对模型安全可靠的性能至关重要（包括LLM代理评估）。

持续A/B测试

通过持续的真实场景测试迭代，对比和验证模型性能。

基于成本的模型选择策略

专家协助您选择在特定用例中平衡成本与性能的LLM。

贡献者定性洞察

深入的人工洞察用于分析趋势并长期优化性能。

AI数据平台（ADAP）

作为领先工具，支持高效、高质量且符合指南的LLM评估。

为何选择Appen进行LLM评估？

Appen融合人类专业知识、全球覆盖和ADAP等强大工具，提供全面的LLM评估框架。我们通过以下方式支持AI生命周期：

• 准确性与精确性：通过严格事实核查，提升医疗、法律等专业领域的性能
• 偏差与公平性：通过决策完整性评估，确保输出无偏差
• 伦理合规性：识别并降低有害行为，使模型符合社会规范和法规
• 延迟与性能：优化响应时间和效率，确保高负载下实时应用的可扩展性
• 鲁棒性：通过模糊输入、边缘案例和压力测试验证模型，确保性能一致性
• 响应多样性：增强上下文适应性，满足教育、创意等多元用例
• 可用性：通过评估不同场景下的流畅性、连贯性和相关性，提供直观满意的用户体验

我们从灵活的概念验证（PoC）开始，以验证假设、评估可行性，并以最小投入优化方案。当结果验证成功后，我们将在模型、语言和市场层面扩展。模型数量、语言、测试轮次和提示等关键因素将影响成本估算。