微调中模型评估指标选择策略分享

微调中模型评估指标选择策略分享

在LLM微调工程化实践中，我们常常遇到一个核心问题：如何选择合适的评估指标来衡量微调效果？这直接影响到我们的LoRA和Adapter方案是否有效。

常见误区

很多开发者会直接使用训练集上的损失值作为评估标准，但这种做法在实际项目中往往失败。以一个金融问答场景为例，我们尝试用LoRA微调Qwen-7B，却发现训练损失持续下降，但生成结果却越来越离谱。

推荐方案

1. 多维度评估指标组合

# 基于transformers的评估脚本示例
from datasets import load_metric
import evaluate

# BLEU评分用于文本生成质量
bleu_metric = evaluate.load("bleu")
# ROUGE用于语义相似度
rouge_metric = evaluate.load("rouge")
# 人工可读性评分

2. 指标权重分配

• 生成质量：40% (BLEU/ROUGE)
• 语义准确性：35% (人工评估)
• 业务指标：25% (如回答相关性得分)

可复现步骤

1. 准备验证集（至少500条样本）
2. 使用LoRA微调后，生成验证集答案
3. 通过以下代码计算指标：

python evaluate.py --model_path ./lora_model --data_path ./val_dataset.json

实战建议

在实际项目中，我们发现只有将人工评估和自动化指标结合使用，才能真正衡量微调效果。特别是在Adapter方案中，需要特别关注模型参数的更新情况与指标的关联性。

小贴士：不要只看单一指标，多维度交叉验证才是王道。