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原创

模型效果评测体系之底层模型质量评估入门

2024-09-19 09:34:05
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在模型评估分析领域,底层模型质量测试是确保模型在实际应用中表现出色的关键步骤。
本文将详细探讨多个方面的测试策略。

业务场景分析

深入理解业务需求和数据特性是模型评估的基础。这包括对用户行为模式、产品盈利模式的深入分析,以及从数据中挖掘有价值的信息。

需要花大量的时间去学习业务分析数据,建立一些基础设施

可以考虑一下几点:

  • UI 上
  • 用户地域上
  • 法律法规(具有地域性)
  • 时间上
  • 其他隐含模式的分布
  • 理解用户的行为模式
  • 理解产品的盈利模式
  • 找到隐藏在数据中有价值的信息

常见的模型测试场景类型

语言模型基础测试

  • 文本相似度测试:使用 BLEU 分数、ROUGE 分数和 METEOR 分数等指标来评估文本生成的质量。
  • 编辑距离测试:计算平均编辑距离,包括插入、删除和替换错误率。

参数配置测试

  • 核采样参数:调整 top_p 参数以控制生成 token 时的采样策略。
  • 重复惩罚系数:控制生成文本的多样性。
  • 温度采样参数:调整输出分布的平滑度。

迁移学习测试

使用新数据对模型进行微调,以适应不同的业务场景。
  • 走通业务流程
  • 调整参数GPU数量/型号,tokens数量,训练轮数, checkpoints周期,文本长度等,验证这些参数的有效性。

分类模型测试

使用混淆矩阵、准确率、召回率、F1 分数、ROC 曲线和 AUC 分数等指标来评估分类模型的性能。

意图识别模型测试

评估模型识别用户意图的能力,这对于后续的子系统处理至关重要。
子系统
  • 通用聊天类
    • 可能直接发回给大模型进行回答。
  • 知识问答类
    • 需要发给知识引擎来检索相关答案。
  • 通用检索类
    • 调用搜索引擎API来进行查询
      • 可以返回多个结果并根据打分进行排序的。
    • 评估指标
      • MAP和NDCG
    • 考虑过滤/符合法律法规

垂直大模型测试

评估特定垂直领域的大模型,确保其在特定业务场景下的表现。
  • 知识库测试
    • 文本
    • 调用方式
    • 搜索策略
      • 混合
      • 语义
      • 全文
    • 准确性验证
      • 抽取
      • 存储
      • 整合
      • 分类
    • 最大召回数
    • 最小匹配度
    • 来源
    • 优化

线上线下一致性测试

确保离线模型和在线模型的预测结果一致性。两边的特征工程如果有偏差,那么两边的模型效果也就会有偏差。
测试方法:用同一份原始数据分别进行离线和在线的模型推理,然后对比两边的预测值是否一致。

推荐系统测试

选取测试数据:

  • 尽量使用真实数据
  • 业务数据呈现时序性
    • 数据随某字段呈现不均匀分布
      • 据字段做分组 AUC 的统计
        • 保证我们每一个分组的数据分布是平均的,保证每一个分组都有适当的数据量才能够比较好的评估效果。
        • 根据这个字段分组,然后在每个组中都取适当的百分比作为测试数据。
 

文档解析类测试

评估模型在文档解析、问答、切片和检索方面的能力。

ASR 自动语音识别测试

评估模型在将语音转换为文本方面的表现,包括特定人和非特定人系统的测试。

多模态

评估模型在处理多种数据类型(如文本、图像、声音)时的表现。

硬件配置测试

评估不同硬件配置对模型性能的影响。

 

常见模型质量问题

如何识别和解决模型幻觉、泛化能力不足等问题。
 
一、模型幻觉

  1. 幻觉:已读乱回
    • 模型在生成输出时,可能会出现与输入不相关或不准确的内容,就像 “已读乱回” 一样。这可能是由于模型对输入的理解不准确、过度拟合训练数据或者缺乏足够的上下文信息。
    • 例如,在回答问题时,模型可能给出错误的答案或者与问题无关的内容。
  2. 语料库问题
    • 清洗:语料库的质量对模型的性能至关重要。如果语料库中存在噪声、错误或不相关的内容,可能会影响模型的训练效果。因此,需要对语料库进行清洗,去除噪声和错误,确保语料库的质量。
    • 关联度:语料库中的内容与实际应用场景的关联度也会影响模型的性能。如果语料库中的内容与实际应用场景不相关,模型可能无法学习到有效的知识,从而影响模型的性能。
  3. 词义权重和注意力机制
    • 注意力机制:注意力机制是一种用于处理序列数据的技术,它可以根据序列中不同位置的信息来动态地计算注意力权重,从而获取元素之间的相关性信息。在自然语言处理中,注意力机制可以用于计算词语之间的相关性,从而提高模型的性能。
    • 注意力参数设置:注意力机制的参数设置对模型的性能也有很大的影响。如果注意力参数设置不当,可能会导致模型无法学习到有效的知识,从而影响模型的性能。
  4. 意图识别
    • 意图识别是自然语言处理中的一个重要任务,它可以帮助模型理解用户的意图,从而更好地回答用户的问题。如果模型在意图识别方面存在问题,可能会导致回答不准确或者与用户的意图不相关。
二、泛化能力问题
  1. 过拟合
    • 当模型在训练数据上表现良好,但在新的、未见过的数据上表现不佳时,就可能出现过拟合问题。过拟合通常是由于模型过于复杂,过度拟合了训练数据中的噪声和特定模式。

      解决过拟合的方法包括正则校验、交叉验证、数据扩充和 Dropout 等:

    • 正则校验:通过在模型的损失函数中添加正则项,限制模型的复杂度,防止过拟合。
    • 交叉验证:将数据集分成多个子集,进行多次训练和验证,以评估模型的泛化能力。
    • 数据扩充:通过对训练数据进行随机变换,增加数据的多样性,提高模型的泛化能力。
    • Dropout:在训练过程中随机忽略一些神经元,防止模型过度依赖某些特定的神经元,提高模型的泛化能力。
  1. 欠拟合
    • 当模型在训练数据和新数据上都表现不佳时,就可能出现欠拟合问题。欠拟合通常是由于模型过于简单,无法学习到数据中的复杂模式和规律。

      解决模型欠拟合的方法通常涉及调整模型的复杂度和训练过程,以确保模型能够更好地捕捉数据中的模式和特征。

 
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2024-09-19 09:34:05
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在模型评估分析领域,底层模型质量测试是确保模型在实际应用中表现出色的关键步骤。
本文将详细探讨多个方面的测试策略。

业务场景分析

深入理解业务需求和数据特性是模型评估的基础。这包括对用户行为模式、产品盈利模式的深入分析,以及从数据中挖掘有价值的信息。

需要花大量的时间去学习业务分析数据,建立一些基础设施

可以考虑一下几点:

  • UI 上
  • 用户地域上
  • 法律法规(具有地域性)
  • 时间上
  • 其他隐含模式的分布
  • 理解用户的行为模式
  • 理解产品的盈利模式
  • 找到隐藏在数据中有价值的信息

常见的模型测试场景类型

语言模型基础测试

  • 文本相似度测试:使用 BLEU 分数、ROUGE 分数和 METEOR 分数等指标来评估文本生成的质量。
  • 编辑距离测试:计算平均编辑距离,包括插入、删除和替换错误率。

参数配置测试

  • 核采样参数:调整 top_p 参数以控制生成 token 时的采样策略。
  • 重复惩罚系数:控制生成文本的多样性。
  • 温度采样参数:调整输出分布的平滑度。

迁移学习测试

使用新数据对模型进行微调,以适应不同的业务场景。
  • 走通业务流程
  • 调整参数GPU数量/型号,tokens数量,训练轮数, checkpoints周期,文本长度等,验证这些参数的有效性。

分类模型测试

使用混淆矩阵、准确率、召回率、F1 分数、ROC 曲线和 AUC 分数等指标来评估分类模型的性能。

意图识别模型测试

评估模型识别用户意图的能力,这对于后续的子系统处理至关重要。
子系统
  • 通用聊天类
    • 可能直接发回给大模型进行回答。
  • 知识问答类
    • 需要发给知识引擎来检索相关答案。
  • 通用检索类
    • 调用搜索引擎API来进行查询
      • 可以返回多个结果并根据打分进行排序的。
    • 评估指标
      • MAP和NDCG
    • 考虑过滤/符合法律法规

垂直大模型测试

评估特定垂直领域的大模型,确保其在特定业务场景下的表现。
  • 知识库测试
    • 文本
    • 调用方式
    • 搜索策略
      • 混合
      • 语义
      • 全文
    • 准确性验证
      • 抽取
      • 存储
      • 整合
      • 分类
    • 最大召回数
    • 最小匹配度
    • 来源
    • 优化

线上线下一致性测试

确保离线模型和在线模型的预测结果一致性。两边的特征工程如果有偏差,那么两边的模型效果也就会有偏差。
测试方法:用同一份原始数据分别进行离线和在线的模型推理,然后对比两边的预测值是否一致。

推荐系统测试

选取测试数据:

  • 尽量使用真实数据
  • 业务数据呈现时序性
    • 数据随某字段呈现不均匀分布
      • 据字段做分组 AUC 的统计
        • 保证我们每一个分组的数据分布是平均的,保证每一个分组都有适当的数据量才能够比较好的评估效果。
        • 根据这个字段分组,然后在每个组中都取适当的百分比作为测试数据。
 

文档解析类测试

评估模型在文档解析、问答、切片和检索方面的能力。

ASR 自动语音识别测试

评估模型在将语音转换为文本方面的表现,包括特定人和非特定人系统的测试。

多模态

评估模型在处理多种数据类型(如文本、图像、声音)时的表现。

硬件配置测试

评估不同硬件配置对模型性能的影响。

 

常见模型质量问题

如何识别和解决模型幻觉、泛化能力不足等问题。
 
一、模型幻觉

  1. 幻觉:已读乱回
    • 模型在生成输出时,可能会出现与输入不相关或不准确的内容,就像 “已读乱回” 一样。这可能是由于模型对输入的理解不准确、过度拟合训练数据或者缺乏足够的上下文信息。
    • 例如,在回答问题时,模型可能给出错误的答案或者与问题无关的内容。
  2. 语料库问题
    • 清洗:语料库的质量对模型的性能至关重要。如果语料库中存在噪声、错误或不相关的内容,可能会影响模型的训练效果。因此,需要对语料库进行清洗,去除噪声和错误,确保语料库的质量。
    • 关联度:语料库中的内容与实际应用场景的关联度也会影响模型的性能。如果语料库中的内容与实际应用场景不相关,模型可能无法学习到有效的知识,从而影响模型的性能。
  3. 词义权重和注意力机制
    • 注意力机制:注意力机制是一种用于处理序列数据的技术,它可以根据序列中不同位置的信息来动态地计算注意力权重,从而获取元素之间的相关性信息。在自然语言处理中,注意力机制可以用于计算词语之间的相关性,从而提高模型的性能。
    • 注意力参数设置:注意力机制的参数设置对模型的性能也有很大的影响。如果注意力参数设置不当,可能会导致模型无法学习到有效的知识,从而影响模型的性能。
  4. 意图识别
    • 意图识别是自然语言处理中的一个重要任务,它可以帮助模型理解用户的意图,从而更好地回答用户的问题。如果模型在意图识别方面存在问题,可能会导致回答不准确或者与用户的意图不相关。
二、泛化能力问题
  1. 过拟合
    • 当模型在训练数据上表现良好,但在新的、未见过的数据上表现不佳时,就可能出现过拟合问题。过拟合通常是由于模型过于复杂,过度拟合了训练数据中的噪声和特定模式。

      解决过拟合的方法包括正则校验、交叉验证、数据扩充和 Dropout 等:

    • 正则校验:通过在模型的损失函数中添加正则项,限制模型的复杂度,防止过拟合。
    • 交叉验证:将数据集分成多个子集,进行多次训练和验证,以评估模型的泛化能力。
    • 数据扩充:通过对训练数据进行随机变换,增加数据的多样性,提高模型的泛化能力。
    • Dropout:在训练过程中随机忽略一些神经元,防止模型过度依赖某些特定的神经元,提高模型的泛化能力。
  1. 欠拟合
    • 当模型在训练数据和新数据上都表现不佳时,就可能出现欠拟合问题。欠拟合通常是由于模型过于简单,无法学习到数据中的复杂模式和规律。

      解决模型欠拟合的方法通常涉及调整模型的复杂度和训练过程,以确保模型能够更好地捕捉数据中的模式和特征。

 
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