📚 Easy AI教程 | 模型评估 (Evaluation)

# 模型评估 (Evaluation) ## 为什么要做评估？ AI圈子热闹非凡，几大顶级模型都在发布会上晒图表，喊着自己世界第一。但问题是：你们到底是怎么比出来的？ 如果不搞清楚大模型评估，它们就是看不透的黑盒。 ## 评估的四大目的 1. **对比核心能力**：了解不同模型在知识、推理、编程等维度的相对强弱 2. **指导用户选择**：量化的分数决定把钱付给谁 3. **评估训练成果**：参数修改后是变聪明还是变笨了 4. **指引技术迭代**：发现短板，明确优化方向 ## 该评估什么？ - **基础能力**：语言理解、知识储备、翻译 - **推理能力**：数学题、逻辑陷阱 - **垂直能力**：写代码、医疗报告、法律文书 - **安全性**：拒绝有害信息、避免幻觉、防止偏见 ## 核心基准测试 (Benchmark) ### MMLU - 综合学科知识 57个学科，4选1单项选择题，覆盖数学、历史、法律、医学等。 ### MMLU-Pro - 难度升级版 - 选项变多：4选1 → 10选1 - 难度加大：删掉送分题 - 思维链：不仅要答案，还要推理过程 ### GSM8K - 数学逻辑 专门考数学逻辑，就像让AI做小学奥数题。 ### HumanEval - 编程能力 给一个函数名，让AI补全代码逻辑。 ### GPQA Diamond - 研究生水平 即使把题目复制到Google，也搜不到直接答案，必须真正理解原理。 ### HLE (Humanity's Last Exam) - 人类最后的防线 > 如果AI能在这套题上拿满分，那人类已经阻挡不住AI了。 --- 来源：Easy AI 教程 标签：#EasyAI #AI教学 #教程 #模型评估 #Benchmark