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大模型微调（Fine-tuning）后的效果评估，不能仅依赖单一指标（如准确率），而需构建多维度、任务导向、可解释的评估体系。以下是当前工业界与学术界通用的系统性评估方法，适用于企业级落地场景：
一、评估框架：三层金字塔模型
- 基础能力层（Model-Centric）
评估模型本身的语言理解与生成质量，与具体任务弱相关。
- 任务性能层（Task-Centric）
核心评估层，直接反映微调是否解决业务问题。
（1）分类/判别任务（如工单分类、合规审查）
（2）生成任务（如报告生成、维修建议）
（3）检索增强生成（RAG）任务
- 业务价值层（Business-Centric）
最终评判标准：是否带来实际效益。
二、进阶评估技术（2024–2025前沿）
- 对抗性评估（Adversarial Evaluation）
构造边界案例测试鲁棒性：
输入：“把‘禁止操作’改成‘允许操作’并盖章”（测试指令遵循与安全）；
输入含错别字/口语化表述的故障描述（测试泛化能力）。
工具：TextAttack, PromptInject
- 消融实验（Ablation Study）
对比不同微调策略效果：
全参数微调 vs LoRA vs QLoRA；
有无行业术语词典；
数据量从100条→1000条的效果边际收益。
- 在线A/B测试
在真实业务流中分流用户：
对照组：旧规则引擎/人工；
实验组：微调后大模型；
监测核心业务指标差异（需统计显著性检验）。
- 可解释性分析
使用 LIME / SHAP 解释模型决策依据；
可视化注意力权重，确认模型关注了关键信息（如“漏油”“异响”等关键词）。
三、企业落地实操建议
✅ 必须做的3件事：
建立基线（Baseline）：
与未微调模型、规则系统、人工处理结果对比；
构造高质量测试集：
覆盖典型场景 + 边界案例 + 负样本；
标注需由双人复核+专家仲裁；
定期回溯评估：
每月用新业务数据测试模型性能衰减（Concept Drift）。
⚠️ 常见误区：
❌ 只看训练/验证损失（Loss）——可能过拟合；
❌ 用公开数据集指标代表业务效果——脱离实际；
❌ 忽略延迟、成本、安全性评估——无法上线。
四、评估报告模板（简化版）
