AI大模型是如何测试效果的？_大模型怎么测试

AI大模型的测试和评估是一个复杂的过程，通常包括多个方面的考量，因此对大模型的测试也称为多度测试。

可以简单概括为以下几个方面：

• 基准测试（Benchmarking）：使用标准数据集和任务评估模型性能，如GLUE、SuperGLUE、SQuAD等，提供不同模型在同一任务上的直接比较。
• 多样性和覆盖性测试（Diversity and Coverage Testing）：测试模型在不同类型的数据和任务上的表现，如文本生成、翻译、问答等，确保模型处理各种语言现象和上下文的能力。
• 鲁棒性测试（Robustness Testing）：检查模型在面对输入数据扰动（如拼写错误、语法错误、模糊描述等）时的表现，确保模型的误差容忍度和稳定性。
• 效率和可扩展性测试（Efficiency and Scalability Testing）：测试模型在不同计算资源和硬件环境下的运行效率，评估推理速度、内存占用和扩展能力。
• 实际应用测试（Real-World Application Testing）：在真实场景中测试模型的应用效果，如客户服务、文本分析、对话系统等，收集用户反馈和性能指标，评估实用性和用户满意度。

模型的参数量

模型参数计算（以ALexNet为例）：

参数量在6000万，假设每个参数都是一个float，即4个字节，总字节就是24000万字节，则24000万字节/1024/1024 = 228MB

大模型竞技场Chatbot Arena

一个针对大型语言模型(LLMs)，采用众包方法进行匿名、随机化的对战的评分系统。

大模型测试详情

根据清华发布2024年3月版《SuperBench大模型综合能力评测报告》。SuperBench 评测体系包含了语义、代码、对齐、智能体和安全等五个评测大类，28 个子类。

• 整体表现：GPT-4 系列和 Claude-3 等国外模型在多个能力上领先，国内头部大模型 GLM-4 和文心一言 4.0 表现亮眼，差距逐渐缩小。
• 国外大模型：GPT-4 系列表现稳定，Claude-3 综合实力强，语义理解和智能体能力评测中居首，跻身国际一流。
• 国内大模型：GLM-4 和文心一言 4.0 表现最好，为国内头部模型；通义千问 2.1、Abab6、moonshot 网页版和 qwen1.5-72b-chat 紧随其后，部分能力评测表现不俗。
• 能力差距：国内模型在代码编写和智能体能力上与国际一流模型仍有较大差距，需要继续努力。

*PART/1 语义评测*

• ExtremeGLUE 介绍：包含 72 个中英双语传统数据集的高难度集合，旨在提供更严格的语言模型评测标准，采用零样本 CoT 评测方式，按特定要求评分。
• 评测方式：收集 72 个中英双语传统数据集，提取高难度题目组成 4 个维度的数据集，采用零样本 CoT 评测方式，各维度得分为回答正确题目数的百分比，总分取各维度平均值。
• 评测流程：根据不同题目的形式和要求，对模型的零样本 CoT 生成结果进行评分

在语义理解能力评测中，模型形成三个梯队。70 分档为第一梯队，包括 Claude-3（76.7 分，第一），GLM-4 和文心一言 4.0 超过 GPT-4 系列模型，分别位居第二和第三，但与 Claude-3 有 3 分差距。

• **知识 - 常识：**Claude-3 以 79.8 分领跑，GLM-4 表现亮眼，超越 GPT-4 网页版位居第二；文心一言 4.0 表现不佳，与 Claude-3 相差 12.7 分。
• **知识 - 科学：**Claude-3 依然领先，是唯一一个 80 分以上的模型；文心一言 4.0、GPT-4 系列模型和 GLM-4 均在 75 分以上，属第一梯队。
• **数学：**Claude-3 和文心一言 4.0 并列第一，得 65.5 分，GLM-4 领先 GPT-4 系列模型位列第三，其他模型得分集中在 55 分附近，大模型在数学能力上仍有提升空间。
• **阅读理解：**各分数段分布平均，文心一言 4.0 超过 GPT-4 Turbo、Claude-3 和 GLM-4 拿下榜首。

PART/2 代码评测

• NaturalCodeBench（NCB）简介：评估模型代码能力的基准测试，侧重真实编程应用场景中写出正确可用代码的能力，而非传统的数据结构与算法解题能力。
• 评测方式：运行模型生成的函数，将输出结果与测例结果比对打分，计算生成代码的一次通过率 pass@1。
• 评测流程：给定问题、单元测试代码和测例，模型生成目标函数；运行目标函数，用测例中的输入作为参数得到输出，与标准输出比对，输出匹配得分，输出不匹配或函数运行错误均不得分。

在代码编写能力评测中，国内模型与国际一流模型仍有明显差距。GPT-4 系列和 Claude-3 模型在代码通过率上明显领先。国内模型中，GLM-4、文心一言 4.0 和讯飞星火 3.5 表现突出，综合得分超过 40 分。但即使是表现最好的模型，代码的一次通过率仍只有约 50%，代码生成任务对现有大模型仍是一大挑战。

如何学习大模型 AI ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

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，故此将并将重要的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。

第一阶段（10天）：初阶应用

该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。

• 大模型 AI 能干什么？
• 大模型是怎样获得「智能」的？
• 用好 AI 的核心心法
• 大模型应用业务架构
• 大模型应用技术架构
• 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
• 提示工程的意义和核心思想
• Prompt 典型构成
• 指令调优方法论
• 思维链和思维树
• Prompt 攻击和防范
• …

第二阶段（30天）：高阶应用

该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。

• 为什么要做 RAG
• 搭建一个简单的 ChatPDF
• 检索的基础概念
• 什么是向量表示（Embeddings）
• 向量数据库与向量检索
• 基于向量检索的 RAG
• 搭建 RAG 系统的扩展知识
• 混合检索与 RAG-Fusion 简介
• 向量模型本地部署
• …

第三阶段（30天）：模型训练

恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。

到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？

• 为什么要做 RAG
• 什么是模型
• 什么是模型训练
• 求解器 & 损失函数简介
• 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
• 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
• Transformer结构简介
• 轻量化微调
• 实验数据集的构建
• …

第四阶段（20天）：商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。

• 硬件选型
• 带你了解全球大模型
• 使用国产大模型服务
• 搭建 OpenAI 代理
• 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
• 在本地计算机运行大模型
• 大模型的私有化部署
• 基于 vLLM 部署大模型
• 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
• 部署一套开源 LLM 项目
• 内容安全
• 互联网信息服务算法备案
• …

学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。

如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。

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