如何科學(xué)有效地進(jìn)行AI大模型測試評(píng)估？

隨著ChatGPT、Claude、文心一言、通義千問等大模型相繼發(fā)布，“AI大模型”已經(jīng)從學(xué)術(shù)圈逐步走進(jìn)了大眾視野。

但在各種宣傳與熱潮之下，我們也必須冷靜思考：一個(gè)AI大模型是否“好用”“聰明”，不能只看Demo視頻或社交平臺(tái)的吹捧，系統(tǒng)性的“測試評(píng)估”才是關(guān)鍵。

一、什么是AI大模型測試？

簡單來說，AI大模型測試就是對(duì)一個(gè)AI模型的各方面能力進(jìn)行有針對(duì)性地驗(yàn)證、衡量和評(píng)分。

不同于傳統(tǒng)軟件測試側(cè)重“功能正確性”，AI大模型測試更多關(guān)注的是：

輸出結(jié)果的準(zhǔn)確性

對(duì)輸入的理解能力

在多任務(wù)場景下的泛化能力

對(duì)復(fù)雜問題的邏輯推理能力

長對(duì)話中的上下文保持能力

以及最常被討論的：偏見、幻覺、毒性、魯棒性、安全性

由于這些能力并不像“按鈕是否能點(diǎn)”這么直接，它需要通過更復(fù)雜、動(dòng)態(tài)、場景化的方式來進(jìn)行評(píng)估。

二、為什么AI大模型測試如此重要？

指導(dǎo)模型選擇和部署

當(dāng)前開源和閉源模型眾多，從LLaMA到GLM、Qwen，再到GPT-4、Gemini，哪一款更適合你的場景?測試結(jié)果是重要依據(jù)。

發(fā)現(xiàn)模型短板，助力優(yōu)化

通過系統(tǒng)評(píng)測，可以找到模型在哪些領(lǐng)域“表現(xiàn)不佳”，為后續(xù)調(diào)優(yōu)或微調(diào)提供方向。

防范風(fēng)險(xiǎn)，保障安全

大模型如果在安全性、偏見控制上測試不過關(guān)，就容易在實(shí)際應(yīng)用中引發(fā)倫理、法律、輿論等問題。

增強(qiáng)用戶信任感

對(duì)外公開透明的測試數(shù)據(jù)，可以建立對(duì)產(chǎn)品的信任。例如，OpenAI每次發(fā)布新模型時(shí)都會(huì)配套展示詳細(xì)的benchmark結(jié)果。

三、如何開展AI大模型測試？

AI大模型的測試并沒有一個(gè)“唯一正確”的方法，但可以從以下幾個(gè)方面入手：

(1)通用Benchmark評(píng)測

這些是學(xué)術(shù)界常用的標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)集，能橫向?qū)Ρ炔煌Ｐ偷谋憩F(xiàn)：

MMLU：多學(xué)科統(tǒng)一評(píng)測，涵蓋歷史、數(shù)學(xué)、法律等57個(gè)領(lǐng)域，衡量“知識(shí)面”。

GSM8K：小學(xué)數(shù)學(xué)應(yīng)用題，主要考邏輯推理。

ARC：美國小學(xué)科學(xué)題庫，測試科學(xué)常識(shí)與理解力。

HellaSwag：常識(shí)推理場景補(bǔ)全。

TruthfulQA：檢驗(yàn)?zāi)Ｐ褪欠袢菀纵敵觥翱雌饋碚鎸?shí)但實(shí)際錯(cuò)誤”的答案。

這些數(shù)據(jù)集通常都有標(biāo)準(zhǔn)答案，可以方便地計(jì)算模型準(zhǔn)確率，形成排名。

(2)人類評(píng)價(jià)（Human Eval）

因?yàn)檎Z言模型的輸出具有開放性，很多任務(wù)無法用單一標(biāo)準(zhǔn)答案衡量，這時(shí)需要引入“人工評(píng)分”。

比如評(píng)估模型寫一封道歉信、起一段廣告文案，或翻譯一段文藝作品，就很難說哪個(gè)答案才是“正確的”。這時(shí)可以邀請(qǐng)多位評(píng)測者，根據(jù)多個(gè)維度(流暢度、邏輯性、情感色彩、創(chuàng)新性等)進(jìn)行打分。

一些機(jī)構(gòu)甚至?xí)捎谩懊y”，將不同模型輸出混排后由人類評(píng)審選擇“哪個(gè)更好”。

(3)用戶實(shí)際任務(wù)測試（Real World Use Cases）

企業(yè)部署AI模型的目的不是“答題拿高分”，而是解決業(yè)務(wù)問題。

這時(shí)候需要模擬真實(shí)業(yè)務(wù)流程中的任務(wù)，比如：

讓模型完成客服問答中的FAQ場景

讓模型進(jìn)行代碼補(bǔ)全與改錯(cuò)

用模型生成社媒文案并看點(diǎn)擊率差異

模擬用戶進(jìn)行連續(xù)多輪聊天，觀察模型記憶能力

這些實(shí)戰(zhàn)測試通常更貼近用戶體驗(yàn)，更能反映“模型是否真的有用”。

(4)安全性與對(duì)抗測試

隨著AI能力增強(qiáng)，“濫用”問題也更加嚴(yán)峻。因此安全性測試成為必要環(huán)節(jié)，主要包括：

Prompt Injection攻擊測試：測試模型是否容易被誘導(dǎo)輸出敏感內(nèi)容。

毒性輸出測試：使用TOXIGEN等數(shù)據(jù)集，測試模型輸出是否包含種族歧視、仇恨言論等。

幻覺檢測：模型是否會(huì)生成不存在的信息，比如編造引用、杜撰人物。

這部分一般結(jié)合專業(yè)團(tuán)隊(duì)進(jìn)行，可能還涉及“紅隊(duì)測試”。

四、國產(chǎn)大模型測試現(xiàn)狀

中國的大模型發(fā)展速度驚人，但測試體系還在完善中。2023年中國信息通信研究院發(fā)布的**“大模型綜合評(píng)測體系”**，是目前最具代表性的本土標(biāo)準(zhǔn)框架。

該體系從知識(shí)、語言、推理、數(shù)學(xué)、安全等多個(gè)維度設(shè)立了標(biāo)準(zhǔn)測試方案，并鼓勵(lì)企業(yè)將模型開放參與評(píng)測。

不少國產(chǎn)大模型(如智譜GLM、百度文心一言、阿里Qwen、百川Baichuan)也已主動(dòng)參與這些評(píng)估，并公布測試成績，顯示出向產(chǎn)業(yè)實(shí)用化邁進(jìn)的誠意。

五、未來模型測試的挑戰(zhàn)與趨勢(shì)

測試結(jié)果難以全面量化

盡管我們可以用準(zhǔn)確率、BLEU、ROUGE等指標(biāo)打分，但有些維度(如創(chuàng)造力、情感理解)很難用數(shù)字量化。

語言模型越強(qiáng)，越難被測準(zhǔn)

GPT-4等級(jí)別的大模型已經(jīng)能識(shí)別測試意圖，有時(shí)反而“故意答錯(cuò)”或“逃避問題”。

測試手段需與模型共同進(jìn)化

未來可能出現(xiàn)更多基于多模態(tài)、Agent、多輪交互的測試機(jī)制，真正考驗(yàn)AI的“綜合智能”。

總結(jié)

AI大模型是技術(shù)的奇跡，但也是黑箱中的謎團(tuán)。測試評(píng)估就是我們窺探這個(gè)黑箱的“手電筒”。越是強(qiáng)大的模型，越需要負(fù)責(zé)任地評(píng)估其能力、邊界與風(fēng)險(xiǎn)。

真正會(huì)用AI的人，不是只看誰“說得多好聽”，而是敢于拿出一把把尺子，一次次去測、去比、去試錯(cuò)。