在人工智能领域，由于大模型（LLM）技术的发展以及其广阔的市场前景，MaaS 以及开源大模型呈现出百家争鸣的景象。现阶段，大型语言模型的开发和应用已经成为各个领域智能化提升的重要方向。为了利用大模型实现业务和产品的提升或创新，就需要对大模型进行系统的评估。

LLM评估是指在人工智能系统中评估和改进语言和语言模型的过程。在人工智能领域，特别是在自然语言处理（NLP）及相关领域，LLM评估具有至高无上的地位。通过评估语言生成和理解模型，LLM评估有助于细化人工智能驱动的语言相关任务和应用程序，确保在语言发挥关键作用的各种场景中增强准确性和适应性。

随着大模型的版本升级和应用的持续，对大模型的评估也绝非一次性，而是需要多次迭代的过程。建立一个有效的、可持续的评估过程非常重要。如今，许多大模型服务通过LLMOps实现了CI、CE、CD（持续集成、持续评估、持续部署），大大提高了大模型的可用性。但在大模型微调、开源大模型应用、基于RAG的架构以及行业应用等层面，我们仍然需要了解大模型的评测技术。

评测框架

为评估大模型在不同应用程序中的质量，可以借鉴一些有效的项目。下面列举了一些受到广泛认可框架，如：Microsoft Azure AI Studio中的Prompt Flow、结合LangChain的Weights Biases、LangChain的LangSmith、Confidence-ai的DeepEval、TruEra等等。

（1）Azure AI Studio(Microsoft)

Azure AI Studio是一个用于构建、评估和部署AGI以及自定义Copilots的一体化AI平台。

参考资料：

https://ai.azure.com/

https://learn.microsoft.com/en-us/azure/ai-studio/concepts/evaluation-approach-gen-ai

（2）Prompt Flow (Microsoft)

Prompt Flow是一套用于简化基于LLM的人工智能应用的开发工具，缩短端到端的开发周期，支持从构思、原型设计、测试和评估到生产、部署和监控的一体化开发流程。它还提供了一个VS Code扩展，基于UI的交互式流程设计器。

参考资料：

https://github.com/microsoft/promptflow

https://microsoft.github.io/promptflow/how-to-guides/quick-start.html

（3）Weights & Biases(Weights & Biases)

这是一个机器学习平台，用于快速跟踪实验、对数据集进行版本和迭代、评估模型性能、复制模型、可视化结果和发现回归，并与同事共享成果。

参考资料：

https://docs.wandb.ai/

https://docs.wandb.ai/tutorials

https://learn.deeplearning.ai/evaluating-debugging-generative-ai

https://docs.wandb.ai/tutorials

（4）LangSmith (LangChain)

可以帮助用户跟踪和评估大语言模型的应用和AI Agent，以帮助用户实现从大模型的原型到生产环境。

参考资料：

https://www.langchain.com/langsmith

https://docs.smith.langchain.com/evaluation

（5）TruLens (TruEra)

TruLens提供了一套用于开发和监控神经网络（包括LLM）的工具。可以使用TruLens-Eval评估LLM和基于LLM的应用程序，以及使用TruLens-Explain的深度学习可解释性。

参考资料：

https://github.com/truera/trulens

https://www.trulens.org/trulens_eval/getting_started/

https://learn.deeplearning.ai/building-evaluating-advanced-rag

（6）Vertex AI Studio (Google)

Vertex AI Studio可以用于评估通用大模型和优化后的生成式AI模型的性能。它使用一组指标对您提供的评估数据集对模型进行评估。

参考资料：

https://cloud.google.com/vertex-ai?hl=zh

https://cloud.google.com/vertex-ai/docs/generative-ai/models/evaluate-models?hl=zh-cn

（7）Amazon Bedrock

Amazon Bedrock支持用于大模型的评估。模型评估作业的执行结果可以用于对比选型，帮助选择最适合下游生成式AI模型。模型评估作业支持大型语言模型（LLM）的常见功能，例如：文本生成、文本分类、问答和文本摘要等。

参考资料：

https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/what-is-bedrock.html

https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/model-evaluation.html

（8）DeepEval (Confident AI)

这是一个用于评估LLM的开源框架。它类似于Pytest，但专门用于单元测试LLM输出。DeepEval结合了最新的研究，根据G-Eval，幻象，答案相关性，RAGAS等指标评估LLM输出，它使用LLM和其他各种NLP模型，在您的机器上本地运行以进行评估。无论您的应用程序是通过RAG或微调，LangChain或LlamaIndex实现的，DeepEval都可以覆盖您。有了它，你可以轻松地确定最佳超参数，以改善你的RAG管道，防止即时漂移，甚至可以放心地从OpenAI过渡到托管你自己的Llama2。

参考资料：

https://github.com/confident-ai/deepeval

https://github.com/confident-ai/deepeval/tree/main/examples

（9）Parea AI

Parea可以帮助AI工程师构建可靠的、可落地的LLM应用程序。Parea提供了用于调试、测试、评估和监控基于LLM的应用程序。

参考资料：

https://docs.parea.ai/evaluation/overview

https://docs.parea.ai/blog/eval-metrics-for-llm-apps-in-prod

（10）test-suite-sql-eval

test-suite-sql-eval是一个开源的基于精简测试集的Text-to-SQL语义评估框架。项目包含11个文本到SQL任务的测试套件评估指标。与现有的其他度量方法相比，该方法能够有效地计算语义准确度的上界。在我们的EMNLP 2020论文中提出了这一点：使用蒸馏测试套件对文本到SQL进行语义评估。

参考资料：

https://github.com/taoyds/test-suite-sql-eval 

（11）RAGAs

Ragas是一个可帮助评估检索增强生成（RAG）的框架。RAG表示一类使用外部数据来增强LLM上下文的LLM应用程序。现有的工具和框架可以帮助您构建这些管道，但评估它并量化管道性能可能很困难。这就是Ragas（RAG评估）的用武之地。

参考资料：

https://github.com/explodinggradients/ragas

（12）ARES

这是一个检索增强生成（RAG）系统的自动评估框架。

参考资料：

https://github.com/stanford-futuredata/ARES

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LLM的流行以及大规模应用时间并不长，LLM的一些弊端时有出现，在应用上线前以及在线运营过程对LLM进行评估都非常有必要。

（1）人工评价

人工评估应该是成本最高、可扩展性最差的方法，但可以产生可靠的结果。从本质上讲，为了在特定应用程序的上下文中最好地评估模型的性能和相关性，需要一组人来审查为测试数据集生成的输出，并提供定性和/或定量反馈。

（2）批量离线评估

可以在大模型上线前利用特定数据集仔细检查LLM。它在应用上线运行之前验证功能能否满足应用需求。在这个阶段进行评估，对于应用开发方来说可以有利于选择一个合适的LLM，对于大模型服务商来说可实现更快的迭代。它无需实时数据，具有成本效益，适用于部署前检查和回归测试。

在上线前，为了彻底评估LLM，为每个大模型功能创建评估数据集（黄金数据集）是个重要基础。但是，设计一个高质量的评估数据集是一项复杂的任务。需要结合各种应用场景和复杂性逻辑设计各种输入、输出。还需要对每个输入输出进行仔细地验证。黄金数据集可以作为评估LLM的能力的测试基准，为LLM的功能识别和改进提供了可靠的标准。

随着LLM的发展，LLM越来越有人的智力。为了评估LLM，除了手工收集数据集之外，还可以利用LLM的生成式功能来帮助人们生成评估数据集。这样做既可以增强评估过程的可扩展性，也有助于节省人力，同时还保留了人类参数据集整理的程度，以保证LLM生成的数据集的质量。

除了可以使用LLM来帮助生成黄金数据集之外，还可以让LLM帮助评估基于LLM的应用。这种方法不仅效率有可能比人工评估更高效。

但需要注意的是，目前的LLM并非真正的AGI，还存在很多问题，特别是在专业领域的理解上通用大模型还是比较欠缺，容易提供一些误导性信息以及错误的逻辑。

（3）在线评估与监测

对在线运行的LLM进行评估，其实是最接近真实场景、最真实的。通常的做法是直接和间接地收集用户反馈来评估实际的性能、质量和用户满意度。这个过程涉及到对服务过程的日志收集和评估分析。在线评估的手段，收集并分析了真实且有价值的用户反馈，是实现持续性能监控的理想方式。可以更加出色地反映出现实世界在使用大模型各个方面。

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（1）基础评估指标

参考klu.ai和Microsoft.com的评估指标列表如下：

https://klu.ai/glossary/llm-evaluation

（2）RAI指标

对于LLM来说，评价其是否存在道德、偏见、伦理等潜在风险，十分重要。RAI（Responsible AI）指标主要用于评价LLM是否是一个负责任的大模型。评价可以促进基于LLM的应用具有公平性、包容性和可靠性。

参考：

https://www.microsoft.com/en-us/ai/responsible-ai

（3）基于应用场景的评估指标

不同的行业对LLM的要求不相一致，因此对LLM的评价指标也会有所差别。在大模型行业落地过程中，根据应用场景定制评价指标体系对最终应用效果至关重要。例如：在医疗领域，关乎人命，大模型应用在疾病、用药、诊断等方面准确性的要求会更高；在金融方面，大模型在逻辑推理、计算等方面的能力就很重要；而在“闲聊”应用场景，就相对的专业性、严谨性没有那么严格。

（4）文档摘要能力评估指标

（5）问答样本评估指标

QA评估指标主要用于衡量基于LLM的应用系统在解决用户问答方面的有效性。

（6）实体识别指标

实体识别（NER）是对文本中特定实体进行识别和分类的一种任务。评估NER，对于确保信息的准确提取，对需要精确实体识别的应用系统非常重要。

（7）文本转SQL

通过大模型实现文本转SQL，在一些对话式的数据分析、可视化、智能报表、智能仪表盘等场景中经常被用到，文本转SQL是否有效性取决于LLM能否熟练地概括各种自然语言问题，并灵活地构建新的SQL查询语句。想要确保系统不仅在熟悉的场景中表现良好，并且在面对不同的语言表达风格的输入、不熟悉的数据库结构和创新的查询格式时还依然表现出准确性。需要全面评估文本到SQL系统方面能否发挥作用。

（8）RAG系统

RAG（Retrieval-Augmented Generation）是一种自然语言处理（NLP）模型架构，它结合了检索和生成方法的元素。通过将信息检索技术与文本生成功能相结合来增强大语言模型的性能。评估RAG检索相关信息、结合上下文、确保流畅性、避免偏见对提高满足用户满意度至关重要。有助于识别系统问题，指导改进检索和生成模块。

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通用大模型具有多功能性，如：聊天、实体识别（NER）、内容生成、文本摘要、情感分析、翻译、SQL生成、数据分析等。下面收集了一些对这些大模型的评估基准。

HellaSwag排行榜

TruthfulQA排行榜：

MMLU排行榜：

ARC排行榜：

另外，针对文本转SQL应用，也有一些，评估基准数据，如下表所示：

总结

本文介绍了一些评估LLM的方法和技术。但是由于不同的应用场景对模型的要求不同，另外，许多评价基准对某些特定领域有依赖关系，可能会导致无法准确预测模型的质量。

因此，到目前为止，最安全的方法仍然是基于人的评估。但是这种方法也是最耗时、最昂贵，并且不可扩展。在特定行业应用场景的大模型平台，应该可以在已有方法、框架、指标和基准的基础上进一步完善，以适应行业大模型的评估。

另外，还有一种看起来挺有前途的方法，就是使用一些大家认为比较先进的LLM来评估其他模型的属性，但由于目前最先进的大模型仍然存在提升空间，因此使用这个方法评估新的大模型，可能本身也存在一些不确定性。