大模型微调中的模型评估标准

大模型微调中的模型评估标准

在大模型微调实践中，我们常遇到这样的问题：为什么同样的微调配置，在不同数据集上效果差异巨大？今天分享一个踩坑经验——评估标准的缺失。

问题背景

最近在为一个客服问答系统做微调时，我们使用了相同的数据集和参数设置，但模型效果参差不齐。经过复盘发现，我们只关注了loss下降，却忽略了更关键的评估指标。

实际踩坑过程

最初我们只用了以下评估方式：

# 简单的loss监控
for epoch in range(10):
    train_loss = train_one_epoch()
    print(f"Epoch {epoch}, Loss: {train_loss}")

结果就是：模型在训练集上表现很好，但实际应用中效果差。

正确的评估标准

我们最终采用了以下多维度评估方法：

1. 下游任务指标：使用准确率、F1等业务相关指标
2. 泛化能力测试：在未见过的数据上验证
3. 稳定性评估：多次运行结果的一致性
4. 推理速度：实际部署时的响应时间

import evaluate
import numpy as np

def evaluate_model(model, test_dataset):
    # 1. 业务指标评估
    accuracy = evaluate.load("accuracy")
    predictions = model.predict(test_dataset)
    results = accuracy.compute(predictions=predictions, references=test_dataset.labels)
    
    # 2. 稳定性测试
    stability_scores = []
    for i in range(5):
        pred = model.predict(test_dataset)
        stability_scores.append(np.std(pred))
    
    return {
        "accuracy": results["accuracy"],
        "stability": np.mean(stability_scores),
        "avg_inference_time": avg_time
    }

关键教训

• 没有明确的评估标准，微调就是瞎忙活
• 建议建立评估指标的baseline，避免只看loss

这套方法论在后续项目中帮助我们避免了至少3次无效微调。