大模型评估避坑手册（非常详细）！90%的人都会犯的错，我们帮你全总结了，收藏备用！

本文将带你了解 LLM 评估的最新状态，探索经过验证的策略，包括离线和在线基准测试。

评估大型语言模型（LLM）感觉就像是试图解开一个巨大的线团——事情千头万绪，往往不知道应该从哪一头开始。从应对不可预测的用户输入到选择合适的指标，整个过程可能让人不知所措。但是，请不要惊慌！在这篇文章中，我们将为你梳理一些久经考验的最佳实践、常见的陷阱和实用技巧，帮助你对 LLM 的性能进行基准测试。无论你是刚刚入门还是需要快速复习，这些指导原则都将确保你的评估策略稳固可靠。

评估挑战

对于 LLM 而言，“评估”不仅仅是一个单一的指标或一次性测试。它们的输出结果可能异常多样化——有时是准确的，有时是富有创意的，有时却出乎意料地跑偏。

一个主要的难点是定义清晰的评估目标。当你的模型可能遇到任何类型的问题时，传统的软件指标（如错误率）可能不再适用。你需要在开始之前就确定“好”的标准是什么，无论是准确性、实用性还是创造性。

由于 LLM 产生的是文本而不是简单地分类，因此主观解释会成为一个难题。在没有明确的评分标准或专业指标的情况下，很难衡量“清晰度”或“连贯性”等因素。

接下来是评估的操作层面挑战：

• 成本与延迟： 大规模测试（尤其是涉及人工标注时）会迅速增加成本。自动化方法虽然更快，但其可靠性往往不足以单独依赖。
• 对自动化工具的信任： 自动化评估器（包括由较小模型驱动的评估器）可能会出现漂移或以意想不到的方式失效。确保它们与真实的人类判断保持一致需要持续的维护。
• 跨团队协作： 让工程师、数据科学家、产品经理和领域专家同步工作至关重要。如果缺乏清晰的流程或共同的术语，可能会导致混乱的交接和分散的工作。

示例： RAG系统

image-20250926230624360

当你处理一个跨越多个步骤的工作流（比如RAG ）时，每个阶段都需要有自己的评估标准。否则，你将难以准确查明问题（或优势）究竟出现在哪个环节。

评估的数据模型——追踪（Traces）

为了理解所有这些活动部件，采用一种有组织的方式来记录每一步的具体情况会很有帮助。这就是**追踪（Traces）**的作用。追踪会捕获用户交互、中间步骤和最终输出的详细日志，为你诊断问题和随时间测量性能提供了丰富的数据宝库。

Example Trace

追踪的优势

• 查明故障： 通过跟踪从输入到输出的路径，你可以快速发现模型（或其子组件）在哪里出了问题。
• 量化性能： 将模型的输出与“标准答案”或参考答案进行比较。
• 加速迭代： 借助详细的追踪，你可以轻松识别出哪些输入造成了最大的问题，并将调优工作迅速集中到这些地方。

离线评估 vs. 在线评估

有效的 LLM 评估通常会结合**离线（开发/测试）和在线（生产）**方法，每种方法都能发现不同类型的错误和见解。

离线评估 (Offline Evaluation)

Example of a dataset in Langfuse

• 你通常会在精心策划的数据集上运行模型，这可能是 CI（持续集成）管道或本地开发测试的一部分。
• 较小的数据集适用于快速的“直觉检查”实验；较大的数据集则能提供更广泛的性能指标概览。
• 主要挑战在于确保这些测试集保持相关性，并真正模拟生产环境中的实际情况。

在线评估 (Online Evaluation)

Example of a live LLM-as-a-Judge Evaluator in Langfuse

• 在实时环境中运行评估，能让你发现模型漂移（性能随时间逐渐下降）或你从未预料到的意外用户查询等问题。
• 但在生产环境中收集反馈是棘手的；你需要可靠的数据捕获流程和清晰的计划，将这些洞察反馈到你的开发周期中。
• 一种平衡的方法是定期进行离线基准测试，并辅以某种形式的持续生产监控，这往往能产生最稳健的结果。

常见的评估技术

没有哪一种方法可以捕获模型行为的方方面面，因此通常需要混合搭配使用多种技术。

• 用户反馈（User Feedback）：

Example of user feedback in ChatGPT

• 优点： 最直接地反映 LLM 是否达到预期目标，例如用户评分或开放式评论。
• 缺点： 大规模收集和整理这些反馈可能耗时且成本高昂。

• 隐式用户反馈（Implicit User Feedback）：

• 做法： 不等待明确的评分，而是从用户行为中推断质量：他们是否再次询问了同一个问题？他们是否点击了推荐链接？
• 特点： 虽然通常更容易收集，但信号可能带有噪声，需要仔细解读。

• 人工标注（Human Annotation）：

Example of a human annotation workflow in Langfuse

• 优点： 让专家（或众包工人）标记或评级输出，能提供深度见解，尤其适用于复杂任务。
• 缺点： 成本和时间是其限制：人工标注难以大规模扩展。

• 自动化评估（Automated Evaluation）：

Example of different automated evaluation scores over time in Langfuse

• 做法： 使用精确率（precision）、召回率（recall）、F1-分数等指标，或专用的生成式指标（如 RAGAS）。
• 特点： 快速且可重复，但必须对照人工判断进行验证，以避免得出误导性的结论。工具包如 OpenAI Evals 和 LangChain Evals 有助于简化自动化检查的设置。

追踪是所有这些方法的底层线索——通过系统地记录交互，你创建了一个结构化的记录，供每种评估技术调用。

自动化评估技术

对于某些应用——例如提取和分类任务——精确率、召回率和 F-分数提供了清晰、可量化的衡量标准。但并非所有任务都如此直截了当，尤其当 LLM 需要生成大量文本或完整的聊天对话时。

• 以 LLM 作为评判者（LLM-as-a-Judge）：

• 你可以利用另一个机器学习模型（或专用的基于 LLM 的评估器）来对输出进行评分。
• 特点： 它们很灵活，但始终存在复制相同偏差或盲点的风险。根据人工标注的样本进行校准会有所帮助。

• 非模型方法（Non-model-based Approaches）：

• 在某些情况下，更简单的基于规则的检查（例如正则表达式匹配）可以出人意料地有效。
• 特点： 它们成本低廉且透明，但无法扩展到更细致入微的任务。

最终，虽然通用工具包能简化自动化检查的设置，但每个应用都有其独特之处。如果你投入时间正确构建，定制化的评估器或启发式方法往往能提供最好的洞察。

应用特定的挑战

LLM 评估的迷人与挑战之处在于，每个用例都可能非常不同：

• 检索增强生成（RAG）：

• 由于你需要同时评估检索步骤和生成步骤，因此最好将它们分开测量。
• 例如，你可以跟踪文档检索的相关性和精确度，然后对总结后的输出应用生成式指标（如 RAGAS）。

• 基于智能体（Agent-Based）的 LLM 应用：

• 在这里，模型不仅生成文本，还会根据用户输入做出决策或采取行动。
• 评估此类智能体通常涉及模拟交互式对话，并仔细检查每一个中间决策。**“人工干预”（Human-in-the-loop）**反馈对于确认智能体的逻辑或标记任何异常行为特别有帮助。

• 语音智能体评估：

• 语音应用带来了独特的挑战，因为它结合了语音识别、合成和交互式对话。
• 评估这些智能体通常需要同时评估对话的动态性和音频处理的性能。

LLM 评估入门指南

如果你刚开始接触 LLM 评估，或需要一个快速回顾，这里有一个直接的启动步骤流程：

1. 收集数据使用来自实际交互或测试运行的追踪（Traces）或结构化日志。这是你的真相来源。
2. 尝试不同方法不要只依赖一种技术。尝试人工标注、自动化指标、用户反馈——如果适合你的用例，甚至可以尝试成对比较。
3. 设定基线建立性能基准（即使它们很粗略），以便你能够看到随时间推移的进展或检测到性能退化。
4. 选择环境决定是运行离线测试进行快速迭代，还是直接进入生产环境获取即时、真实世界的反馈。
5. 循环迭代将从生产环境中获得的经验教训反馈回开发过程。换句话说，如果你在实际运行中发现了新的故障模式，请将其纳入你的离线测试集中。

总结思考

评估 LLM 绝不是一个“一劳永逸”的任务。随着你的模型和用户群不断演变，你的评估策略也需要与时俱进。通过将离线基准测试与实时洞察相结合，利用追踪机制，并对新技术保持开放态度，你将在构建更可靠、更有影响力的 LLM 应用的道路上走得更远。

如何学习大模型 AI ？

我国在AI大模型领域面临人才短缺，数量与质量均落后于发达国家。2023年，人才缺口已超百万，凸显培养不足。随着Al技术飞速发展，预计到2025年，这一缺口将急剧扩大至400万，严重制约我国Al产业的创新步伐。加强人才培养，优化教育体系，国际合作并进，是破解困局、推动AI发展的关键。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

2025最新大模型学习路线

明确的学习路线至关重要。它能指引新人起点、规划学习顺序、明确核心知识点。大模型领域涉及的知识点非常广泛，没有明确的学习路线可能会导致新人感到迷茫，不知道应该专注于哪些内容。

对于从来没有接触过AI大模型的同学，我帮大家准备了从零基础到精通学习成长路线图以及学习规划。可以说是最科学最系统的学习路线。

针对以上大模型的学习路线我们也整理了对应的学习视频教程，和配套的学习资料。

大模型经典PDF书籍

新手必备的大模型学习PDF书单来了！全是硬核知识，帮你少走弯路！

配套大模型项目实战

所有视频教程所涉及的实战项目和项目源码等

博主介绍＋AI项目案例集锦

MoPaaS专注于Al技术能力建设与应用场景开发，与智学优课联合孵化，培养适合未来发展需求的技术性人才和应用型领袖。

这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传优快云，朋友们如果需要可以微信扫描下方优快云官方认证二维码免费领取【保证100%免费】

为什么要学习大模型？

2025人工智能大模型的技术岗位与能力培养随着人工智能技术的迅速发展和应用 ， 大模型作为其中的重要组成部分 ， 正逐渐成为推动人工智能发展的重要引擎 。大模型以其强大的数据处理和模式识别能力， 广泛应用于自然语言处理 、计算机视觉 、 智能推荐等领域 ，为各行各业带来了革命性的改变和机遇 。

适合人群

• 在校学生：包括专科、本科、硕士和博士研究生。学生应具备扎实的编程基础和一定的数学基础，有志于深入AGI大模型行业，希望开展相关的研究和开发工作。
• IT行业从业人员：包括在职或失业者，涵盖开发、测试、运维、产品经理等职务。拥有一定的IT从业经验，至少1年以上的编程工作经验，对大模型技术感兴趣或有业务需求，希望通过课程提升自身在IT领域的竞争力。
• IT管理及技术研究领域人员：包括技术经理、技术负责人、CTO、架构师、研究员等角色。这些人员需要跟随技术发展趋势，主导技术创新，推动大模型技术在企业业务中的应用与改造。
• 传统AI从业人员：包括算法工程师、机器视觉工程师、深度学习工程师等。这些AI技术人才原先从事机器视觉、自然语言处理、推荐系统等领域工作，现需要快速补充大模型技术能力，获得大模型训练微调的实操技能，以适应新的技术发展趋势。
  

课程精彩瞬间

大模型核心原理与Prompt：掌握大语言模型的核心知识，了解行业应用与趋势；熟练Python编程，提升提示工程技能，为Al应用开发打下坚实基础。

RAG应用开发工程：掌握RAG应用开发全流程，理解前沿技术，提升商业化分析与优化能力，通过实战项目加深理解与应用。

Agent应用架构进阶实践：掌握大模型Agent技术的核心原理与实践应用，能够独立完成Agent系统的设计与开发，提升多智能体协同与复杂任务处理的能力，为AI产品的创新与优化提供有力支持。

模型微调与私有化大模型：掌握大模型微调与私有化部署技能，提升模型优化与部署能力，为大模型项目落地打下坚实基础。

顶尖师资，深耕AI大模型前沿技术

实战专家亲授，让你少走弯路

一对一学习规划，职业生涯指导

• 真实商业项目实训
• 大厂绿色直通车

人才库优秀学员参与真实商业项目实训

以商业交付标准作为学习标准，具备真实大模型项目实践操作经验可写入简历，支持项目背调

大厂绿色直通车，冲击行业高薪岗位

文中涉及到的完整版的大模型 AI 学习资料已经上传优快云，朋友们如果需要可以微信扫描下方优快云官方认证二维码免费领取【保证100%免费】