大语言模型(LLM)输出评估：通往可靠AI的关键

随着大语言模型(LLM)技术的飞速发展，它们在各个领域的应用日益广泛。然而，在享受LLM带来的便利的同时，我们必须正视一个至关重要的问题：如何有效地评估这些模型的输出，确保其质量、可靠性和安全性？本文将深入探讨LLM输出评估的重要性、方法，并结合实际案例，阐述如何构建可靠的AI系统。

LLM的普及与评估需求的增长

大语言模型(LLM)，例如GPT系列，已经成为机器学习和人工智能领域的主流模型。它们在文本生成、机器翻译、问答系统等方面展现出强大的能力，极大地提高了工作效率和信息获取的便捷性。然而，LLM并非完美无缺。它们可能会产生有害、带有偏见甚至具有误导性的内容，即使这些内容听起来自信而权威。因此，对LLM输出进行严格评估至关重要。

我们可以看到，越来越多的人依赖AI/LLM模型来完成工作任务。如果不对模型的输出进行评估，盲目信任，可能会产生严重的后果。

评估的重要性：避免“永远正确”的误区

许多用户在日常工作中越来越依赖AI/LLM模型。因此，不要将这些模型视为“semper verax”，即“永远正确”，而是要不断评估或尝试评估它们的输出。LLM并非具备人类的思考方式，而是基于数据中的模式生成语言。因此，它们容易产生各种类型的误导性内容，例如幻觉、偏见和刻板印象、错误信息、过度概括和完全危险的内容。作为一个用户，评估你从每个提示词发送给LLM的响应非常重要。

一个真实的案例是：一位教育工作者使用ChatGPT生成基督教宗教研究评估的测试题。模型按预期返回了问题，但令人意外的是，其中一个问题的圣经经文被错误引用。这可能不会直接影响学生正确回答问题的能力，但肯定会让他们感到困惑。想象一下，在考题中看到ChatGPT将约翰福音1:1说成约翰福音3:16。

两种主要的评估方法：人工与基于规则

文章提出了两种简单的评估LLM的方法（当然还有更多）：人工评估和基于规则的评估。

人工评估（Human Evaluation）：人工评估LLM输出可以通过不同的结构化和灵活的方式进行，这实际上取决于目标——无论是测试正确性、有用性、安全性还是对齐性。对于日常用户而言，只需对给定任务的输出进行“目测”，即查看响应并查看其是否满足上述目标，这是一种简单的方法。成对比较，即让另一只眼睛查看生成的输出，是确保您不会盲目接受或复制和粘贴LLM输出的另一种方法。
基于规则的评估（Rubric-based Evaluation）：这涉及在您的系统中包含具有特定标准的详细规则（例如，完整性、事实准确性、格式）。

我们将重点关注使用G-eval（生成式评估）的基于规则的评估。G-eval是一个使用LLM本身作为评估者来评估大语言模型(LLM)的框架。也就是说，您可以使用LLM本身（例如GPT模型）来评估它们创建的输出/响应。 G-eval使用强大的LLM来评估返回的输出的质量，涵盖各个维度。

G-eval框架：利用LLM评估LLM

G-eval（Generative evaluation）是一种创新的LLM输出评估框架，它利用LLM自身作为评估者。简单来说，就是使用一个LLM（例如GPT-4）来评估另一个LLM（例如GPT-3.5）生成的文本。这种方法充分利用了LLM强大的语言理解和生成能力，能够更全面、更深入地评估LLM输出的质量。

G-eval的核心思想是将评估过程分解为一系列可量化的指标，并设计专门的提示语（Prompt）指导LLM评估者进行评估。例如，可以针对完整性、事实准确性、连贯性、相关性、创造性等多个维度进行评估，并为每个维度设定明确的评分标准。

G-eval的实践案例：评估考试试题

想象一下，如果您是上面示例中的教育工作者，并且想要根据教学大纲或教案评估LLM生成的考题。以下是如何使用G-eval框架提示LLM进行此评估：

你将获得一组基于教学大纲摘要生成的考题。 你的任务是根据以下标准**评估**这些问题。

**评估标准：**

1.  正确性（问题是否正确反映了教学大纲中的内容？）
2.  完整性（问题是否涵盖了教学大纲中的所有重要点？）
3.  独特性（是否有重复或冗余的问题？）
4.  格式（问题的格式是否适合考试？）
5.  学生友好性（问题对于小学生来说是否足够简单？）

**评估步骤：**

1.  阅读教学大纲和生成的问题列表。
2.  检查问题是否基于教学大纲在事实上正确。
3.  检查问题是否涵盖教学大纲中的所有要点。
4.  识别任何重复或冗余的问题。
5.  确保问题格式正确。
6.  确保问题对学生来说足够友好。

**示例：**

**源文本（教学大纲）：**{document}

**生成的问题：**{generated\_questions}

**评估表（仅限分数）：**

*   正确性：
*   完整性：
*   独特性：
*   格式：
*   学生友好性：

您需要向LLM提供教学大纲或教案 {document}，以及来自LLM的 {generated_questions}。下面是一个使用此评估提示来评估ChatGPT模型生成的理解故事以及其后的LLM生成的问题的示例。

例如，你可以提供以下输入：

教学大纲 (document):
《小学语文三年级上册》第七单元主要学习了《去年的树》这篇童话故事，讲述了一棵树和小鸟之间友谊的故事，以及小鸟信守承诺的精神。要求学生理解故事内容，体会小鸟的情感。

生成的问题 (generated_questions):

《去年的树》讲了一个什么故事？
小鸟为什么每年都要回到那棵树旁？
小鸟最后找到树了吗？它在哪里找到的？
你觉得小鸟是一个怎样的鸟？

评估结果 (由另一个LLM生成)：

正确性：5 (完全符合教学大纲)
完整性：4 (基本涵盖了主要内容，但可以更深入)
独特性：5 (问题之间没有重复)
格式：5 (问题格式符合考试要求)
学生友好性：4 (问题简单易懂，适合三年级学生)

通过这种方式，G-eval可以帮助教育工作者快速评估LLM生成的试题质量，并及时进行调整和改进。

技术实现：自动化评估流程

从技术角度来看，您还可以通过在AI应用程序中的一系列提示中包含此提示或类似提示来实现评估自动化，因此始终会针对用户发送给LLM的某些查询评估响应。例如，可以将上述提示语嵌入到你的AI应用中，作为一个评估模块，自动评估LLM生成的文本。

具体来说，可以利用以下技术实现自动化评估流程：

Prompt Engineering（提示词工程）：设计高质量的评估提示语，指导LLM评估者进行准确、全面的评估。
LLM API（LLM应用程序接口）：通过API接口调用LLM模型，实现自动化的文本生成和评估。
Chain of Thought (CoT) prompting（思维链提示）：CoT 是一种提示 LLM 的策略，它鼓励模型逐步推理问题，从而导致更准确的答案。它可以应用于评估，指导模型首先分析标准，然后逐步评估生成的内容。
Model Evaluation Metrics（模型评估指标）：使用定量指标（如准确率、召回率、F1值）来衡量评估结果的可靠性和有效性。

G-eval的优势与局限性

G-eval作为一种新型的LLM输出评估方法，具有以下优势：

自动化（Automation）：减少人工评估的工作量，提高评估效率。
可扩展性（Scalability）：可以大规模评估LLM生成的文本，适用于各种应用场景。
客观性（Objectivity）：避免人工评估的主观性，提高评估结果的可靠性。
多维度评估（Multi-dimensional Evaluation）：可以针对多个维度进行评估，全面评估LLM输出的质量。

然而，G-eval也存在一些局限性：

依赖于LLM的质量（Dependence on LLM Quality）：评估结果的质量取决于评估LLM的能力，如果评估LLM本身存在缺陷，可能会影响评估结果的准确性。
Prompt Engineering的挑战（Prompt Engineering Challenges）：设计高质量的评估提示语需要一定的专业知识和经验。
难以评估创造性和创新性（Difficulty in Assessing Creativity and Innovation）：对于一些需要创造性和创新性的任务，G-eval可能难以进行有效的评估。

结论：构建负责任的AI生态

本文强调，评估LLM响应应鼓励并在AI应用程序用户中进行讨论。 LLM不以人类的方式思考，而是根据数据中的模式生成语言，因此容易产生多种类型的误导性内容，例如幻觉、偏见和刻板印象、错误信息、过度概括和完全危险的内容。因此，作为用户，评估您从发送给 LLM 的每个提示收到的响应非常重要。

随着大语言模型(LLM)技术的不断发展，LLM输出评估将变得越来越重要。我们需要不断探索和完善评估方法，确保LLM生成的文本质量、可靠性和安全性，从而构建一个负责任的AI生态系统。

为了实现这一目标，我们需要：

加强对LLM的理解：深入研究LLM的工作原理、优势和局限性，为评估提供理论基础。
开发更多样化的评估方法：结合人工评估、基于规则的评估和LLM辅助的评估，构建多层次、全方位的评估体系。
建立共享的评估数据集和标准：促进评估方法的标准化和可比性，提高评估结果的可靠性。
推广LLM输出评估的意识：提高用户对LLM的认知水平，培养用户评估LLM输出的习惯，共同维护AI生态的健康发展。
关注伦理和社会影响：除了技术层面的评估，还需要关注LLM的伦理和社会影响，确保其应用符合伦理道德和社会价值观。

通过以上努力，我们可以更好地利用大语言模型(LLM)技术，为人类社会带来更多福祉。

大语言模型(LLM)输出评估：通往可靠AI的关键