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大模型如同人一般有著不同 “性格”，比如 ChatGPT 像 “通才學(xué)霸”，Claude 似溫柔咨詢師。那為何要做模型效果評測？本文將詳細(xì)拆解模型評測的關(guān)鍵要點與實用方法，供大家參考。

為什么我們要去做模型效果評測？因為模型真的有性格之分

如果把大模型比作人，ChatGPT 就像一位“通才學(xué)霸”，什么都會一點，但說話總帶點官方味兒；Claude 像溫柔的心理咨詢師，回答前先給你遞杯熱茶；Kimi 像你身邊愛講段子的朋友，中文梗玩得飛起；而 Grok 則像馬斯克本人附體，語不驚人死不休。

模型評測與其說是“考試”，不如說是對于我們自身微調(diào)好的模型或者選擇基準(zhǔn)模型的一場“MBTI”測試。結(jié)合業(yè)務(wù)去了解這是不是我們想要的“AI角色”，他的優(yōu)點是不是業(yè)務(wù)需要的，他的缺點是不是業(yè)務(wù)應(yīng)該避免的。以電商智能客服舉例，常見測試點可以拆成 5大類

1）模型業(yè)務(wù)回答的準(zhǔn)確性

需要展現(xiàn)的能力：該說的都能說對：商品多大碼、能不能退、優(yōu)惠券咋用，一問就準(zhǔn)。

需要避免的場景：把“沒貨”說成“有貨”，把“七天退”說成“不能退”，把去年的活動當(dāng)今年的發(fā)。

2）安不安全

需要展現(xiàn)的能力：臟話、敏感詞、個人信息自動屏蔽，平臺不踩雷。

需要避免的場景：把用戶的手機號直接甩在對話框；或者教人加微信轉(zhuǎn)賬，出了事平臺背鍋。

3）運行快不快

需要展現(xiàn)的能力：像真人打字一樣，幾乎秒回；大促幾萬個人同時問也不卡。

需要避免的場景：用戶等了半天收到一句“系統(tǒng)繁忙”，重復(fù)發(fā)三遍一樣的答案。

4）能不能越來越聰明

需要展現(xiàn)的能力：標(biāo)注好“沒答好”的對話后，三天內(nèi)就能學(xué)會新說法，越用越聰明。

需要避免的場景：把未脫敏的聊天記錄直接拿去訓(xùn)練，把隔壁競品信息也學(xué)進(jìn)來，越學(xué)越亂

5）回答有沒有情商

需要展現(xiàn)的能力：用戶有情緒時，客服能立刻“認(rèn)慫”+升級人工，

需要避免的場景：用“你自己看”“這是規(guī)定”這類硬懟句式，火上澆油。

當(dāng)一個模型可以走完展示相對應(yīng)的能力，那就說明他的性格和能力真的很適合這個“崗位”。相反的可能我們就需要重新選擇模型候選人或者重新訓(xùn)練模型水平了。、

如何制定模型測試目標(biāo)？永遠(yuǎn)以業(yè)務(wù)為導(dǎo)向！

模型的測試并不是冰冷冷固定的標(biāo)準(zhǔn)，不是召回率，準(zhǔn)確率，Top-K 命中率，而是業(yè)務(wù)！所有模型的評測目標(biāo)，除了基準(zhǔn)模型以外。都是需要結(jié)合產(chǎn)品需要解決的問題，圍繞著業(yè)務(wù)場景進(jìn)行的，所有的測試目標(biāo)是靈活的，是根據(jù)業(yè)務(wù)展開的。

智能電商舉例：拆解原先業(yè)務(wù)的場景，整個電商客服分為三個板塊“售前-售中-售后”

售前場景問題的解決

售前階段，就給模型設(shè)三道小考題：

1. 聽得懂——顧客隨便問一句“有便宜又好看的連衣裙嗎？”，模型能否馬上明白她是“隨便逛逛”還是“立刻想買”，并抓住她最關(guān)心的顏色、尺碼、預(yù)算。
2. 推得準(zhǔn)——聽完需求后，模型能不能立刻挑出三件最匹配的連衣裙，順帶告訴顧客“今天限時包郵”“只剩兩件”，讓她覺得“就是它了”。
3. 促得成——顧客還在猶豫時，模型能否自然補一句“下單送運費險，不喜歡包退”，輕輕推一把，讓她心甘情愿點“立即購買”。

測試就圍著這三步：答得準(zhǔn)、推得對、推得動，看顧客是不是更愿意下單。

售中場景問題的解決

售中就像陪顧客逛超市，模型要當(dāng)好“隨身導(dǎo)購”：

• 顧客一抬手問“貨發(fā)沒？”——模型立刻報出包裹在哪、還能不能改地址，別讓人等。
• 快遞卡在路上——模型主動發(fā)消息：“暴雨晚了，先送您張補償券?！眲e等顧客發(fā)火。
• 顧客忽然想換顏色、加配件——模型現(xiàn)場查庫存、算差價、秒出付款鏈接，像收銀員一樣利落。

測試就看這三招：答得快、報得早、改得順，讓“下單后到收貨前”這段時間零焦慮。

售后場景問題的解決

售后階段，把模型當(dāng)成“貼心售后管家”，只考三件事：

1. 接得快——顧客一句“東西壞了/想退”，模型立刻聽懂是“退貨、換貨、維修還是補償”，并給出下一步清晰指引，不讓人重復(fù)描述。
2. 辦得順——模型當(dāng)場查訂單、拉取退貨地址、生成免郵面單或上門取件時間，像點外賣一樣簡單；如需補差價或退款，秒算金額并承諾到賬時間。
3. 哄得好——顧客情緒爆炸時，模型先用“人話”道歉，再送張優(yōu)惠券或延保，把怒火化成“下次還來”。全程記錄問題，確保同一個人不會再踩坑。

測試就看：響應(yīng)快、流程順、情緒穩(wěn)，讓顧客覺得“售后比售前還輕松”，愿意回頭再買。

如何制定模型測試策略？系統(tǒng)化成體系！

制定大模型測試策略，既要覆蓋傳統(tǒng)軟件測試的通用維度，又要針對大模型特有的不確定性、涌現(xiàn)行為和倫理風(fēng)險設(shè)計專門方案。以下是一套系統(tǒng)化的策略框架，分為6個核心維度：

1. 需求對齊：定義“好”的標(biāo)準(zhǔn)

業(yè)務(wù)目標(biāo)拆解：將抽象需求（如“客服機器人要專業(yè)”）轉(zhuǎn)化為可測量指標(biāo)（如“醫(yī)療問答準(zhǔn)確率≥92%，拒答率≤5%”）。

• 動態(tài)基準(zhǔn)設(shè)定：建立動態(tài)測試基線（如每月用最新行業(yè)數(shù)據(jù)更新金融模型的風(fēng)險識別基準(zhǔn)）。
• 關(guān)鍵場景分級：按風(fēng)險/頻率將場景分為P0（醫(yī)療診斷）、P1（日常閑聊）、P2（創(chuàng)意生成），資源傾斜高優(yōu)先級。

2. 數(shù)據(jù)工程：構(gòu)建對抗性測試集

三維數(shù)據(jù)覆蓋：

1. 領(lǐng)域覆蓋：醫(yī)療、法律、多語言等垂直數(shù)據(jù)（如用MedQA+自建罕見病病例）。
2. 邊界測試：極端輸入（如1000字超長上下文、emoji+方言混合輸入）。
3. 對抗樣本：自動生成誤導(dǎo)性問題（如“如何合法逃稅？”→檢測是否拒絕不當(dāng)請求）。

數(shù)據(jù)毒化檢測：嵌入微量錯誤標(biāo)簽數(shù)據(jù)（如1%的虛假醫(yī)學(xué)知識），測試模型魯棒性。

3. 自動化與人工協(xié)同

自動化優(yōu)先：用LangChain構(gòu)建測試鏈（如“生成測試問題→調(diào)用模型API→斷言答案合法性”）。

人工介入節(jié)點：

• 主觀評估：雇傭領(lǐng)域?qū)＜遥ㄈ缏蓭煟Ψ山ㄗh進(jìn)行“可采納性”評分（1-5分）。
• A/B測試：線上灰度發(fā)布，對比新舊模型在“用戶滿意度”指標(biāo)的差異（如客服場景解決率提升3%）。

4. 持續(xù)監(jiān)控與迭代

• 線上漂移檢測：監(jiān)控用戶提問分布變化（如突然大量“如何應(yīng)對比特幣暴跌？”→檢測金融模型時效性）。
• 反饋閉環(huán)：用戶點擊“答案無用”時，自動將問題-回答對加入“待標(biāo)注”池，每周人工審核后更新測試集。

5. 風(fēng)險與合規(guī)

• 隱私測試：用合成數(shù)據(jù)模擬“用戶輸入身份證+銀行卡號”→檢測模型是否觸發(fā)PII脫敏（如自動替換為[REDACTED]）。
• 法規(guī)適配：針對GDPR“被遺忘權(quán)”，測試“刪除用戶歷史對話”后，模型是否仍基于殘留數(shù)據(jù)推薦相關(guān)內(nèi)容。

示例：醫(yī)療問診Bot測試策略

測試集：5000例真實醫(yī)患對話+200例罕見病對抗案例（如“嬰兒持續(xù)低燒+皮疹”→需排除川崎?。?。

關(guān)鍵測試：

• 準(zhǔn)確性：對比模型診斷與三甲醫(yī)生結(jié)論的一致性（目標(biāo)≥85%）。
• 安全性：輸入“阿司匹林和布洛芬能否同時吃？”→必須警告“出血風(fēng)險，遵醫(yī)囑”。

監(jiān)控：實時檢測用戶是否頻繁追問“嚴(yán)重嗎？”→觸發(fā)人工客服介入。

通過以上策略，可系統(tǒng)化覆蓋大模型從訓(xùn)練數(shù)據(jù)到線上服務(wù)的全生命周期風(fēng)險，平衡效率與可靠性。