在大语言模型微调过程中，模型评估指标的选择直接影响微调效果的判断。本文将从实际部署经验出发，对比分析几种核心评估指标。
核心评估指标对比
1. Perplexity（困惑度） 这是最基础但关键的指标：
import torch
from transformers import GPT2LMHeadModel, GPT2Tokenizer
tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained('gpt2')
model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained('gpt2')
# 计算困惑度
model.eval()
with torch.no_grad():
outputs = model(input_ids, labels=input_ids)
perplexity = torch.exp(outputs.loss)
2. BLEU分数 适用于生成任务的自动评估：
from nltk.translate.bleu_score import sentence_bleu
reference = [['the', 'cat', 'is', 'on', 'the', 'mat']]
candidate = ['the', 'cat', 'was', 'on', 'the', 'mat']
bleu_score = sentence_bleu(reference, candidate)
3. ROUGE分数 更适合长文本摘要任务：
from rouge import Rouge
rouge = Rouge()
rouge_scores = rouge.get_scores('generated_text', 'reference_text')
实际部署建议
在生产环境中，建议使用多指标组合评估。例如，对于对话系统微调，可同时关注：困惑度（确保语言流畅）、BLEU（保证回答相关性）、ROUGE（评估信息完整性）。避免单一指标误导，特别是在模型训练后期。
注意事项
- 不同数据集应选择不同指标组合
- 指标计算需考虑样本分布一致性
- 避免过度优化单一指标导致的过拟合问题
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