随着大型语言模型（LLMs）在各个领域迅速普及，对它们的评测变得至关重要。本文深入探讨了LLM评测的原理、方法、挑战以及伦理考量，并分析了如何利用评测框架来确保LLM的性能、可靠性和安全性，最终构建一个可信赖的AI未来。

1. 领域特定模型评测的必要性

通用LLM侧重于广泛的语言能力，而领域特定模型则通过在特定领域数据集上的针对性训练，在特定行业（如医疗、法律、金融）中表现出色。BloombergGPT 在金融领域就是一个显著的例子，它在数十年金融文档的训练下，在市场预测任务中的表现优于通用模型。另一个例子是 Med-PaLM 2，这是一款医疗 LLM，需要针对临床准确性、患者安全协议和监管合规性进行评估。因此，针对领域特定模型的评测，需要超越传统的自然语言处理指标，结合领域专业知识，才能全面评估其性能和风险。这种对专业性的需求，也意味着不能采用“一刀切”的评测方法，而需要根据具体应用场景定制方法。

2. 混合评测方法：自动化与人工的结合

LLM 评测的最佳实践围绕着混合评测方法展开，将自动化指标与人工监督相结合。诸如困惑度（perplexity）和 BLEU 指标之类的量化指标提供了对语言连贯性的基线评估，而定性评估则评估上下文相关性、事实准确性和伦理一致性。例如，可以使用困惑度来衡量模型生成文本的流畅程度，较低的困惑度通常意味着模型能更好地预测下一个词语。同时，人工评估可以发现自动化指标难以捕捉的细微差别，例如模型是否会产生有害的偏见。

LLM 作为评判者（LLM-as-judge）的范式正在兴起，例如使用 GPT-4 来评估其他系统的输出，为初步评估提供可扩展的解决方案。例如，可以利用 GPT-4 对比不同模型的摘要生成能力，并根据预定义的标准（如信息完整性和流畅性）给出评分。但是，这些自动化系统需要通过动态提示测试和变质关系等技术进行仔细校准，以防止循环推理和指标作弊。对于高风险应用，人工参与的评测仍然必不可少，尤其是在检测自动化系统难以发现的细微偏差或上下文细微差别时。

目前，越来越多的评测框架强调与 CI/CD 系统集成的持续评测流程，从而可以实时监控性能并迭代改进模型。这种持续评测流程可以帮助开发者快速发现并解决模型中的问题，确保模型始终保持最佳性能。例如，通过持续监测模型在实际应用中的表现，可以及时发现概念漂移，并采取相应的措施来调整模型。

3. LLM 评测的挑战

尽管在方法上取得了进步，但 LLM 评测仍然面临着技术限制和概念复杂性带来的持续挑战。

• 数据污染：研究表明，78% 的已发布评测可能受到测试集泄漏的影响，这是因为基准数据的广泛可用性造成的。这会导致评估结果虚高，无法真实反映模型的泛化能力。例如，如果模型在训练过程中见过测试集的数据，那么它在测试集上的表现自然会更好，但这种表现并不能代表它在未知数据上的能力。
• 语言理解的主观性：语言理解的主观性使指标设计变得复杂，自动化评分与人工判断之间经常出现差异。例如，同一个模型生成的句子，不同的评估者可能会有不同的理解和评价，这使得自动化指标很难准确捕捉到人类的认知过程。
• 领域特定模型的特殊性：领域特定模型的狭窄专业化带来了额外的挑战。例如，法律 LLM 可能擅长合同分析，但在基本的常识推理测试中失败，从而使全面评估复杂化。
• 运营挑战：在生产环境中，评测框架必须应对对抗性输入、概念漂移以及持续监控系统的计算开销。例如，恶意用户可能会尝试通过输入精心设计的对抗性样本来欺骗模型，导致模型产生错误的输出。

4. 开源评测框架

为了应对这些挑战，开源社区开发了专门的评测框架，以支持各种评估方法。

• DeepEval：提供了一个受 pytest 启发的框架，用于单元测试 LLM 输出，使开发人员可以通过可定制的指标来验证特定功能，范围从事实一致性到毒性检测。例如，可以使用 DeepEval 来测试模型是否会生成包含种族歧视或性别歧视的文本。
• RAGAs：通过针对上下文精度和答案忠实度的专门指标来解决检索增强生成系统的问题，这对于企业知识管理应用程序尤其有价值。例如，可以使用 RAGAs 来评估模型在检索相关文档后，是否能够生成准确且与上下文相关的答案。
• Phoenix：为生产系统提供可观察性功能，将自动异常检测与人工反馈循环相结合，以在实际条件下保持模型性能。例如，可以使用 Phoenix 来监控模型在实际应用中的性能，并在出现异常时发出警报，以便及时采取措施。

这些框架共同支持行业转向综合评估策略，该策略将自动化测试、人工验证和跨模型生命周期的运营监控相结合。这些工具的出现，极大地降低了LLM评测的门槛，使得更多的开发者可以参与到LLM的质量保障中来。

5. 伦理角度的评测考量

从哲学上讲，严格 LLM 评测的必要性源于该技术对社会的深远影响。随着语言模型越来越多地调节人类的知识获取、决策制定和文化生产，它们的评估超越了技术优化而成为一种道德必需品。自动化评估系统的持续局限性（它们无法理解文化背景、道德细微差别或存在意义）突显了人类判断的不可替代的作用。

虽然 LLM 可以模拟人类认知的各个方面，但它们缺乏构成真正智能行为的具身经验和道德推理。这种根本差距需要人类监督，不仅作为一种技术保障，而且作为一种道德义务，以确保 AI 系统与人类价值观和社会优先事项保持一致。例如，在医疗领域，LLM可能会根据大量数据做出诊断建议，但最终的决策仍然需要由医生来做出，因为医生可以考虑到患者的个人情况和伦理考量。

6. 未来展望：人机协作的评测

LLM 评测框架的发展反映了该技术从学术好奇心到社会基础设施的历程。随着领域特定模型被嵌入到从医疗诊断到法律裁决的关键系统中，它们的评估必须发展成为一种多学科实践，结合技术严谨性、领域专业知识和伦理反思。开源社区的贡献使人们可以更广泛地使用复杂的评估工具，但人为因素仍然至关重要。

未来 AI 评估的进步必须保留人类直觉、文化敏感性和道德推理的空间，这些品质是任何算法都无法完全复制的。在这种人类和机器智能的结合中，存在着这样一条道路：LLM 可以增强而不是削弱我们理解、创造和道德进步的集体能力。我们必须清醒地认识到，LLM仅仅是工具，而最终的责任仍然在于人类。

总结：

本文深入探讨了LLM评测的关键方面，从领域特定模型的特殊需求到混合评测方法的实践，以及开源评测框架的应用。同时，强调了LLM评测所面临的挑战，例如数据污染和语言理解的主观性，并从伦理角度分析了人类判断在LLM评测中的不可替代性。展望未来，人机协作的评测模式将是确保LLM可信赖的关键。