簡而言之：首先，針對你的用例定義「良好」的標準，然後使用代表性的、版本化的提示和極端情況進行測試。將自動化指標與人工評分標準結合，同時進行對抗安全性和提示注入檢查。如果成本或延遲限製成為關鍵因素，則透過每英鎊成本的任務成功率和 p95/p99 反應時間來比較模型。
重點總結：
問責制：明確指定負責人，保留版本日誌，並在任何提示或模型變更後重新執行評估。
透明度：在開始收集分數之前，先寫下成功標準、限制條件和失敗成本。
可審計性：維護可重複的測試套件、標記的資料集和追蹤的 p95/p99 延遲指標。
可爭議性：對有爭議的結果採取人工評審標準和明確的申訴途徑。
抗濫用能力：紅隊提示注入、敏感話題，以及過度拒絕保護使用者。
如果你要為產品、研究項目，甚至是內部工具選擇一個模型，你不能因為「聽起來很聰明」就直接發布（參見OpenAI 評估指南和NIST AI RMF 1.0 ）。否則，你最終得到的可能就是一個自信滿滿地解釋如何用微波爐加熱叉子的聊天機器人。 😬
您可能還想閱讀以下文章：
🔗人工智慧的未來：塑造下一個十年的趨勢——
值得關注的關鍵創新、就業影響和倫理問題。
🔗為初學者講解生成式人工智慧中的基礎模型
了解它們是什麼、如何訓練以及為什麼它們很重要。
🔗人工智慧如何影響環境和能源使用？
探索排放量、電力需求以及減少碳足跡的方法。
🔗如今，AI 如何透過影像放大技術使影像更清晰？
了解模型如何增加細節、去雜訊並清晰地放大影像。
1）「好」的定義（視情況而定，沒關係）🎯
在進行任何評估之前，先確定成功的標準。否則，你會衡量一切卻一無所獲。這就像拿著捲尺去評判蛋糕比賽一樣。當然，你會得到一些數字，但它們並不能告訴你太多東西😅
闡明：
-
使用者目標：摘要、搜尋、寫作、推理、事實提取
-
失敗成本：錯誤的電影推薦很有趣；錯誤的醫療指示…一點也不好笑（風險框架： NIST AI RMF 1.0 ）。
-
運行時環境：設備端、雲端、防火牆後、受監管環境
-
主要限制因素：延遲、每次請求成本、隱私、可解釋性、多語言支援、語氣控制
一款模型在某項工作中表現“最佳”，但在另一項工作中可能會是一場災難。這並非自相矛盾，而是事實。 🙂
2）一個穩健的AI模型評估架構是什麼樣的🧰
沒錯，這部分常被人忽略。他們隨便找個基準測試工具，運行一次就完事了。一個完善的評估架構應該具備一些共同的特徵（實用工具範例： OpenAI Evals / OpenAI Evals 指南）：
-
可重複性——下週你可以再次運行，並相信對比結果。
-
代表性——它反映了您的實際用戶和任務（而不僅僅是瑣碎的資訊）。
-
多層－結合自動化指標、人工審核和對抗性測試
-
可操作性－結果會告訴你應該改進什麼，而不僅僅是「分數下降了」。
-
防篡改－避免「應試教學」或意外洩漏
-
注重成本－評估本身不應該讓你破產（除非你喜歡自討苦吃）。
如果你的評估經不起隊友的質疑，例如“好吧，但要把它應用到生產環境中”，那就表示評估還沒完成。這就是所謂的「氛圍檢驗」。.
3) 如何從用例切片入手評估人工智慧模型🍰
這裡有一個可以節省大量時間的技巧：將用例分解成多個部分。
不要“評估模型”，而是：
-
意圖理解（是否了解使用者想要的內容）
-
檢索或上下文使用（是否正確使用了提供的資訊）
-
推理/多步驟任務（各步驟之間是否保持連貫性）
-
格式和結構（是否符合說明）
-
安全性和策略一致性（是否避免不安全內容；請參閱NIST AI RMF 1.0 ）
-
語調和品牌聲音（聽起來是否符合你的預期）
這使得「如何評估人工智慧模式」這門課感覺不像是一場大型考試，而更像是一系列有針對性的測驗。測驗雖然煩人，但還能應付。 😄
4) 線下評估基礎知識－測試集、標籤以及其他重要的細節📦
離線評估是指在使用者接觸任何內容之前進行受控測試（工作流程模式： OpenAI 評估）。
建造或收集一套真正屬於你自己的測試套件
一套好的測試套件通常包括：
-
黃金範例：您引以為傲的理想成果
-
特殊情況：含糊不清的提示、雜亂無章的輸入、意外的格式
-
故障模式探測：誘發幻覺或不安全回覆的提示（風險測試框架： NIST AI RMF 1.0 ）
-
涵蓋範圍廣泛：涵蓋不同的使用者技能等級、方言、語言和領域。
如果你只用「乾淨」的提示訊息進行測試，模型看起來會很棒。但你的用戶就會出現拼字錯誤、句子不完整，以及憤怒點擊的情況。這就是現實。.
標籤選擇（又稱：嚴格程度）
您可以將輸出標記為：
-
二元：通過/失敗（快速、嚴苛）
-
序數評分：1-5 分（細緻、主觀）
-
多屬性：準確性、完整性、語氣、引用使用等（最佳，但速度較慢）
多屬性評價對很多團隊來說都是最佳方案。這就像品嚐食物時，要將鹹度和口感分開來判斷。否則，你只會說「不錯」然後聳聳肩。.
5）不會說謊的指標－以及有點說謊的指標📊😅
指標固然重要……但它們也可能像一顆閃光彈。閃閃發光，無處不在，而且難以清理。.
常用度量衡族
-
準確率/精確匹配：非常適合提取、分類和結構化任務。
-
F1 / 精確率 / 召回率：當漏掉某些東西比額外的噪音更糟糕時，這些指標就很有用（定義： scikit-learn 精確率/召回率/F-score ）
-
嵌入相似度：有助於語義匹配，可以獎勵錯誤但相似的答案
-
任務成功率：「使用者是否獲得了所需的東西」－定義明確時的黃金標準
-
約束合規性：符合格式、長度、JSON 有效性、模式一致性
關鍵點
如果你的任務是開放式的（例如寫作、推理、線上客服），那麼用單一數字來衡量可能不太準確。並非毫無意義，只是不太可靠。用尺測量創造力當然可行，但你會覺得這樣做很愚蠢。 （而且你很可能會戳到自己的眼睛。）
因此：使用指標，但要將其與人工審查和實際任務結果掛鉤（基於 LLM 的評估討論的一個例子 + 注意事項： G-Eval ）。
6) 對比表 - 最佳評估選項（包含一些小瑕疵，因為生活總有瑕疵）🧾✨
這裡提供一份實用的評估方法清單。您可以根據實際情況靈活組合使用。大多數團隊都會這樣做。.
| 工具/方法 | 觀眾 | 價格 | 為什麼有效 |
|---|---|---|---|
| 手工構建的提示測試套件 | 產品 + 工程 | $ | 目標非常明確，可以快速發現回歸問題——但你必須一直維護它🙃（入門工具： OpenAI Evals ） |
| 人工評分小組 | 能夠抽出審稿人的團隊 | $$ | 最適合展現語氣、細微差別，以及“人類是否會接受這種風格”，略帶混亂的程度取決於評論者。 |
| 法學碩士擔任評審（附評分標準） | 快速迭代循環 | $-$$ | 快速且可擴展，但可能帶有偏見，有時會根據感覺而非事實進行評分（研究 + 已知的偏見問題： G-Eval ） |
| 對抗性紅隊演練衝刺 | 安全與合規 | $$ | 發現棘手的故障模式，尤其是即時注入——感覺就像在健身房進行壓力測試（威脅概述： OWASP LLM01 即時注入/ OWASP LLM 應用十大威脅） |
| 合成測試生成 | 輕數據團隊 | $ | 覆蓋率很廣，但合成提示語可能過於整齊、過於客氣……使用者並不客氣。 |
| 使用真實使用者進行 A/B 測試 | 成熟產品 | $$$ | 最清晰的訊號－也是指標波動時最令人情緒緊張的訊號（經典實用指南： Kohavi 等人，《網路上的受控實驗》 ） |
| 基於檢索結果的評估（RAG 檢查） | 搜尋 + 問答應用 | $$ | 措施“正確使用上下文”，減少幻覺評分膨脹（RAG 評估概述： RAG 評估：一項調查） |
| 監測+漂移檢測 | 生產系統 | $$-$$$ | 隨著時間的推移，它會逐漸降低效能－平常默默無聞，但總有一天會幫到你😬（漂移概述：概念漂移調查（PMC） ） |
請注意，價格故意設定得比較模糊。它們取決於規模、工具以及您意外觸發的會議數量。.
7）人工評估－人們常忽略的秘密武器👀🧑⚖️
如果只進行自動化評估，你會錯過：
-
語氣不搭調（「為什麼這麼尖酸刻薄」）
-
看似流暢的細微事實錯誤
-
有害的暗示、刻板印像或尷尬的措辭（風險 + 偏見框架： NIST AI RMF 1.0 ）
-
遵循指令卻失敗，但聽起來仍然“聰明”
制定具體的評分標準（否則評審員會隨意發揮）
不恰當的評分標準：「實用性」
較適當的評分標準：
-
正確性：根據提示和上下文，事實準確無誤
-
完整性：涵蓋了所有必要要點，且不冗長贅述。
-
清晰度：易讀、結構清晰、避免混淆
-
政策/安全：避免限制性內容，妥善處理拒絕情況（安全框架： NIST AI RMF 1.0 ）
-
風格：與聲音、語調和閱讀程度相匹配
-
忠實：不捏造未經證實的資料來源或說法。
此外，有時也應該進行評分者間信度檢定。如果兩位評審員意見不一致，這不是“人的問題”，而是評分標準的問題。通常情況下（評分者間信度基礎： McHugh 論 Cohen's kappa ）。
8) 如何評估人工智慧模型的安全性、穩健性以及「唉，使用者」體驗🧯🧪
這是發布前需要做的——然後還要繼續做，因為網路永不停歇。.
穩健性測試包括
-
拼字錯誤、俚語、文法錯誤
-
很長的提示和很短的提示
-
矛盾的指示（「要簡潔，但要包含所有細節」）
-
用戶改變目標的多輪對話
-
提示注入嘗試（「忽略先前的規則…」）（威脅詳情： OWASP LLM01 提示注入）
-
需要謹慎拒絕的敏感議題（風險/安全框架： NIST AI RMF 1.0 ）
安全評估不僅僅是“它是否拒絕”
一個好的模型應該：
-
明確、冷靜地拒絕不安全的請求（指導框架： NIST AI RMF 1.0 ）
-
在適當情況下提供更安全的替代方案
-
避免過度拒絕無害的查詢（誤報）
-
（在允許的情況下）透過提問澄清來處理含糊不清的請求。
過度拒絕是一個真正的產品問題。使用者不喜歡被當作可疑的小妖精對待。 🧌（即使他們真的是可疑的小妖精。）
9) 成本、延遲和實際營運情況－每個人都會忽略的評估💸⏱️
即使某個型號“很棒”，如果它運行緩慢、價格昂貴或操作不穩定，它仍然可能不適合你。.
評價：
-
延遲分佈（不僅僅是平均值——p95 和 p99 也很重要）（為什麼百分位數很重要： Google SRE 監控工作簿）
-
每次成功任務的成本（而非單獨計算每個代幣的成本）
-
負載下的穩定性（逾時、速率限制、異常尖峰）
-
工具呼叫可靠性（如果它使用函數，它是否運作正常）
-
輸出長度傾向（有些模型冗長，冗長會增加成本）
性能稍遜但速度快一倍的車型在實際應用上往往能勝出。這聽起來顯而易見，但人們卻常常忽略。這就好比買了跑車只用來買菜，然後抱怨後車箱空間不夠一樣。.
10) 一個簡單的端對端工作流程，您可以複製（並進行調整）🔁✅
評估人工智慧模型而不陷入無止盡實驗的實用流程
-
定義成功：任務、限制條件、失敗成本
-
建立一個小型「核心」測試集：包含 50-200 個反映真實使用情況的範例
-
新增邊緣和對抗集：注入嘗試、模糊提示、安全性偵測（提示注入類別： OWASP LLM01 ）
-
執行自動化檢查：格式檢查、JSON 有效性檢查、基本正確性檢查（盡可能）。
-
運行人工審核：抽取各類別樣本輸出，並使用評分標準進行評分
-
權衡利弊：品質 vs 成本 vs 延遲 vs 安全性
-
試點階段：有限發布：A/B 測試或分階段推廣（A/B 測試指南： Kohavi 等人）
-
生產環境中的監控：漂移、迴歸、使用者回饋循環（漂移概述：概念漂移調查（PMC） ）
-
迭代：更新提示、檢索、微調、護欄，然後重新執行評估（評估迭代模式： OpenAI 評估指南）
保留版本控制的日誌。這並非為了好玩，而是因為未來的你會一邊喝著咖啡，一邊喃喃自語「發生了什麼變化…」時感謝自己。 ☕🙂
11）常見陷阱（又稱：人們無意間欺騙自己的方式）🪤
-
以測試為導向的訓練：你不斷優化提示，直到基準測試結果完美，但使用者體驗卻很糟糕。
-
評估資料外洩：測試提示出現在訓練或微調資料中（糟糕）
-
單一指標崇拜：追求一個無法反映使用者價值的分數。
-
忽略分佈變化：使用者行為改變，模型悄悄退化（生產風險架構：概念漂移調查（PMC） ）
-
過度強調「聰明才智」 ：即使推理再巧妙，如果破壞格式或捏造事實，也毫無意義。
-
未測試拒絕品質：「不」可能是正確的，但使用者體驗仍然很糟糕。
另外，要小心試用版。試玩版就像電影預告片，只展示精彩片段，掩蓋慢節奏的部分，有時還會配上煽情的音樂。 🎬
12) 人工智慧模型評估方法總結🧠✨
評估人工智慧模型並非靠單一分數，而是一頓營養均衡的餐點。你需要蛋白質（正確性）、蔬菜（安全性）、碳水化合物（速度和成本），當然，有時也需要甜點（音調和愉悅感）🍲🍰（風險框架： NIST AI RMF 1.0 ）
如果你什麼都記不住的話：
-
明確「好」在你的用例中意味著什麼
-
使用代表性的測試資料集，而不僅僅是著名的基準測試集。
-
將自動化指標與人工評分標準結合
-
測試穩健性和安全性，就像使用者俱有對抗性一樣（因為有時…他們確實如此）（提示注入類別： OWASP LLM01 ）
-
評估時應考慮成本和延遲，而不是事後才考慮（為什麼百分位數很重要： Google SRE 工作簿）
-
發布後的監測－模型會發生變化，應用程式會不斷演變，人們會變得更有創造力（變化概述：概念變化調查（PMC） ）
這就是評估人工智慧模型的方法，它能確保產品上線後，當使用者開始做出各種不可預測的行為時，模型依然有效。而這種情況總是會發生的。 🙂
常問問題
評估人工智慧模型在實際產品中的應用的第一步是什麼？
首先，明確「好」在你的具體應用場景中意味著什麼。闡明使用者目標、失敗的代價（低風險與高風險），以及模型將在哪些環境中運作（雲端、裝置端、受監管環境）。然後列出一些硬性限制，例如延遲、成本、隱私和語調控制。如果沒有這些基礎，即使你做了大量的測量，最終也可能做出錯誤的決策。.
如何建立一個真正反映我用戶群的測試集？
建立一個真正屬於你自己的測試集，而不僅僅是一個公開的基準測試集。測試集應包含你引以為傲的優秀範例，以及包含拼字錯誤、不完整句子和模糊請求等真實場景下常見的吵雜提示。添加一些極端情況和故障模式探測，以誘發異常或不安全的回應。測試集應涵蓋技能水平、方言、語言和領域的多樣性，以確保測試結果在生產環境中不會崩潰。.
我應該使用哪些指標，哪些指標可能會造成誤導？
根據任務類型選擇合適的指標。精確匹配和準確率適用於提取和結構化輸出，而精確率/召回率和 F1 值則適用於漏掉某些資訊比額外雜訊更糟糕的情況。像 BLEU/ROUGE 這樣的重疊指標可能會誤導開放式任務，而嵌入相似度指標可能會獎勵「錯誤但相似」的答案。對於寫作、支援或推理任務，應將這些指標與人工審核和任務成功率結合。.
我應該如何建立評估流程，才能使其具有可重複性和生產級標準？
穩健的評估架構應具備可重複性、代表性、多層次性和可操作性。將自動化檢查（格式、JSON 有效性、基本正確性）與人工評分和對抗性測試結合。透過避免資料外洩和「針對測試進行訓練」來確保其防篡改能力。保持評估成本可控，以便能夠頻繁地重複運行，而不僅僅是在發布前運行一次。.
如何才能在不陷入混亂的情況下進行有效的人工評估？
使用具體的評分標準，避免審閱者隨意發揮。評分內容應涵蓋正確性、完整性、清晰度、安全/政策處理、風格/語氣匹配度以及忠實性（不捏造事實或來源）。定期檢查評分者間的一致性；如果審閱者意見持續不一致，則評分標準可能需要改進。人工審閱對於語氣不符、細微的事實錯誤以及未能遵循指示等問題尤其重要。.
如何評估安全性、穩健性和快速注射風險？
測驗時要包含一些「哎，使用者啊」的輸入：拼字錯誤、俚語、相互矛盾的指令、過長或過短的提示，以及需要多次更改目標的情況。測試中還要包含一些提示注入嘗試，例如“忽略先前的規則”，以及需要謹慎拒絕的敏感話題。良好的安全效能不僅是拒絕－還要清楚拒絕，在適當的時候提供更安全的替代方案，並避免過度拒絕那些無害的查詢，以免損害使用者體驗。.
如何評估成本和延遲才能使其符合實際情況？
不要只關注平均值，也要追蹤延遲分佈，尤其是 p95 和 p99。評估每次成功任務的成本，而不是單獨評估每個令牌的成本，因為重試和隨機輸出可能會抵消節省的成本。測試負載下的穩定性（逾時、速率限制、峰值）以及工具/函數呼叫的可靠性。性能稍差但速度快一倍或穩定性更高的型號，可能是更好的產品選擇。.
評估人工智慧模型的簡單完整的工作流程是什麼？
首先定義成功標準和限制條件，然後建立一個小型核心測試集（大約 50-200 個範例），以模擬實際使用情況。新增邊緣測試集和對抗測試集，以驗證安全性並進行注入測試。執行自動化檢查，然後對輸出結果進行抽樣，以便手動評分。比較品質、成本、延遲和安全性，進行小範圍試點或 A/B 測試，並在生產環境中監控效能變化和回歸情況。.
團隊在模型評估中最常犯的錯誤有哪些？
常見的陷阱包括：為了在基準測試中取得好成績而優化提示信息，卻犧牲用戶體驗；將評估提示信息洩露到訓練或微調數據中；以及盲目崇拜無法反映用戶價值的單一指標。團隊也會忽略分佈變化，過度強調「智慧」而非格式的合規性和忠實度，並跳過拒絕品質測試。演示可能會掩蓋這些問題，因此應依賴結構化的評估，而不是精彩片段集錦。.
參考
-
OpenAI - OpenAI 評估指南- platform.openai.com
-
美國國家標準與技術研究院 (NIST) -人工智慧風險管理框架 (AI RMF 1.0) - nist.gov
-
OpenAI - openai/evals（GitHub 程式碼庫） - github.com
-
scikit-learn - precision_recall_fscore_support - scikit-learn.org
-
計算語言學協會（ACL 文集） - BLEU - aclanthology.org
-
計算語言學協會（ACL 文集） - ROUGE - aclanthology.org
-
arXiv - G-Eval - arxiv.org
-
OWASP - LLM01：提示注入- owasp.org
-
OWASP - OWASP Top 10 for Large Language Model Applications - owasp.org
-
史丹佛大學- Kohavi 等人，「網路上的受控實驗」 - stanford.edu
-
arXiv - RAG 評估：一項調查- arxiv.org
-
PubMed Central (PMC) -概念漂移調查 (PMC) - nih.gov
-
PubMed Central (PMC) - McHugh 論 Cohen's kappa 係數- nih.gov
-
Google - SRE 監控工作簿- google.workbook