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避坑：企業(yè)評估大語言模型的3點建議

時間：2025-03-11來源：袖染墨涼瀏覽數：121次

DeepSeek R1的發(fā)布引發(fā)了新一輪大模型關注熱潮，加速了大模型在企業(yè)側的應用。企業(yè)在決定采用某個大模型之前，評估是必不可少的工作，這有助于確保所選模型能夠滿足企業(yè)的具體需求，并在實際應用中表現良好。

第一，在進行同類大模型比較時，需要明確是通用大模型還是針對特定任務或上下文的領域大模型。

大模型通常分為通用大模型和領域大模型兩種類型：

? 通用大模型：通常具有強大的泛化能力，適用于廣泛的自然語言理解和生成任務。這些模型沒有針對特定行業(yè)或任務進行專門訓練，因此在內容創(chuàng)作、摘要生成等通用場景中表現出色。通過提示工程，通用大模型就可以提供更大的靈活性和強大的功能。

? 領域大模型：領域大模型通常是在通用大模型的基礎之上，經過專門訓練或微調，從而在特定行業(yè)、任務或領域中獲得更深入的知識。它們在編碼、翻譯、文檔理解等特定任務中可能表現更好，并且在一些場景中能更好地符合人類偏好。然而，領域大模型創(chuàng)造力和通用性可能不如通用大模型。

在構建一個大模型驅動的解決方案時，企業(yè)可能需要多個模型共同協(xié)作，發(fā)揮各個模型的特點，并構建路由模型，根據任務需求選擇適當的模型。這些模型不僅包括通用大模型和領域大模型，甚至可能包括其他類型的AI模型。

第二，在評估大模型時，應以基準測試和排行榜作為基礎，結合企業(yè)自己的測試用例進行評估。最終，業(yè)務側指標才是解決方案的最終衡量標準。

基準測試是初步篩選模型的參考，業(yè)界有很多基準測試和榜單，由社區(qū)驅動或由大模型廠商提供。如果企業(yè)選擇的是通用大模型，Chatbot Arena排行榜可供參考，它是業(yè)界公認的最公正、最權威的榜單之一，該榜單采用匿名方式將大模型兩兩組隊，交給用戶進行盲測，用戶根據真實對話體驗對模型能力進行投票。大模型廠商無法提前知道用戶的所有問題，也無法專門針對這些問題訓練/微調模型以在排行榜上獲得更高的排名。

除了參考基準和排行榜外，企業(yè)還需要創(chuàng)建針對特定應用的測試用例：

· 明確定義用例的范圍和目的。大模型的響應范圍越廣，越可能出現企業(yè)不希望的行為，因此，——應在合適的場景選擇合適的模型；

· 創(chuàng)建測試用例時，應根據大模型在生產環(huán)境中的實際使用場景來進行，盡可能使用與生產環(huán)境相似或相同的數據（例如，問答對）。

最終，業(yè)務側指標，如聊天機器人的用戶滿意度得分，才是解決方案的最終衡量標準。

第三，企業(yè)需基于實際需求，在模型能力與非功能因素（如成本、合規(guī)、部署方式）之間找到平衡點，并通過開源替代方案或動態(tài)路由技術優(yōu)化選擇策略。

輕量化大模型和開源大模型正在迅速發(fā)展。一些開源模型的性能（例如DeepSeek-V3&R1）已經非常接近或與專有模型相當，這可能會降低基于API的使用成本，為不同的業(yè)務場景引入了更多的機會。

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