大模型面试 | 大模型评估全攻略

攻略
🌈【大模型评估全攻略】!LLM七大核心评估维度保姆级拆解💯
👉🏻预训练→SFT→RLHF→数据集→RAG→Agent→Prompt
🔥一、预训练评估
评估大型语言模型(LLM)的预训练效果需要从多个维度综合考量,涉及基础语言能力、下游任务表现、知识掌握、推理能力等。
🔥二、SFT评估
评估大型语言模型(LLM)在监督式微调(Supervised Fine-Tuning, SFT)后的效果,需要结合任务目标、领域特性和模型能力设计多维度的评估体系。
🔥️三、RLHF评估
评估大型语言模型(LLM)在通过RLHF(基于人类反馈的强化学习)后的效果需要从多个维度综合考量,包括生成质量、安全性、对齐性、任务完成度等。
🔥四、数据集评估
在评估数据集的质量时,可以从以下几个关键方面进行评估:
1. 数据多样性
2. 数据平衡性
3. 数据完整性
4. 数据一致性
5. 数据与任务的适合性
6. 标注准确性
🔥五、RAG评估
从召回、排序、生成、整体四个维度来评估RAG性能。使用了多种指标,如准确率(Correct)、错误率(Wrong)、失败率(Fail)、BERTScore、ROUGE Score等,以全面评估生成答案的质量。
🔥六、Agent评估
现如今Agent开发工具/框架不断出现,但如何全面地对Agent进行评估却很困难,本文就从介绍一些主流的Agent/LLM-as-Agent评估工作来看看是否能得到一些启发。
🔥七、Prompt评估
评估Prompt的好坏需要一个全面和多维度的方法,结合自动评估指标、人工评估和用户反馈等多种手段。选择合适的评估方法和技术,能够有效提升Prompt的质量和生成效果,进而提高模型的整体性能和应用体验。通过不断优化和改进Prompt设计,可以实现更自然、更准确、更有效的自然语言。

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发布于 07-17 21:22 湖南

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写在前面:今天是在牛客的Last Day了,早上来到工位总有种依依不舍的感觉,不由得回想起了这段旅程开始的地方。本科毕业答辩随着一纸终稿画上句号,研究生院校官网的录取名单也悄然揭示了我未来三年的去向。5 月到 9 月,属于研 0 的整整四个月暑假如约而至,仿佛也要像我备战考研时的规划那样,顺利地铺展开来。追剧、旅游、开黑,沉浸于兴趣的世界,甚至去思索那个困扰人类千百年的问题——人生的意义究竟是什么?这些,原本都是我清单上的选项。然而,在这份轻松与期待的背后,我的内心却悄然萌生了另一种可能性。从对 AI 的一无所知,到系统学习 ML、DL,再到用它完成我的毕设,甚至成为复试中的加分项,这段意外开启的旅程点燃了我对未来无限可能的好奇。我开始思考:如果能更深入地探索一次,看看大模型还能带来怎样的改变,会不会比短暂的休憩更具意义?于是,带着一丝不安,更多的是好奇与冲劲,我开始在牛客APP上,海投实习简历,其中就包括牛客的算法实习。直到现在都觉着在牛客投牛客的实习,也是一种新奇的思路。没过多久,我便收到了第一轮 AI 面试的邀请。节奏之快,超出预期,也让我意识到——这可能不只是一次试探,而是一场真正走出舒适圈、迈向更大世界的开始。顺利通过AI初面后,我迎来了 mentor 的技术面试。起初还有些紧张,但当话题转向我的项目实践,我的眼神开始发亮,也感受到对方在认真聆听我对技术的热情与思考。幸运的是,这份真诚被 mentor 捕捉到了,我也顺利加入了牛客算法团队。这段实习像是一场高度浓缩的职业预演,也像是考研旅程之外另一种深度成长的延续。在三个月的时间里,我第一次真正参与到大型模型工程实践中。那些曾在顶会论文、GitHub 热榜和 Hugging Face 上看到的词汇,如今一个个落入我的 IDE 和终端,变成我每天调试、部署、思考的真实内容。Prompt 工程、前后端联调、大模型、开源项目实践……我逐渐意识到,自己不再只是旁观者,而是正在亲手参与塑造 AI 应用的一份子。更难得的是,我遇到了非常优秀的 mentor。他不仅在技术上耐心引导,更用人格魅力感染着我。他对工作的专注、对问题的执着、对生活的热爱,深深影响了我。这段经历带给我的,不止是一段实习记录,更是一份对待技术、对待人生的态度和热情。于是,这个暑假,我为自己写下了另一份“答卷”:我来到了一座包容的城市,完成了一段难忘的实习旅程,收获了一次向真实世界靠近的机会,也更坚定了我继续探索 AI 世界的方向。这个暑假,比计划中更精彩,也更有意义。
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