大型语言模型的多垂类快速评估与 A/B 测试

简介

行业领先的模型构建企业携手澳鹏（Appen）开展了一项极具挑战性的项目。针对 3 至 6 个大型语言模型（LLM），在广泛的通用领域及复杂专业领域（如医疗保健、法律、金融、编程、数学和汽车行业等）中，进行了快速冲刺式的评估。依托澳鹏专业的评估团队和先进的人工智能数据平台，项目在紧凑的时间内高效推进。每个为期 5 天的冲刺阶段，完成超过 5 万条标注，最终累计完成了超 50 万条标注，有力地保障了模型的快速迭代与持续优化。这些评估全面考量了模型的准确性、相关性，同时确保其严格遵循负责任的人工智能标准。

目标

本项目的核心目标在于，对多个大型语言模型在不同行业中的性能进行精准评估与显著提升。通过严谨的结构化评估和科学的 A/B 测试，深入剖析模型的实际效能，确保其不仅能契合各行业的特定需求，更能严格遵循负责任的人工智能原则。

挑战

在多个大型语言模型及不同领域间开展快速冲刺评估，面临着诸多严峻挑战：

• 特定领域的复杂性：各领域（如法律、医疗、金融等）语言具有独特的细微差别，需确保评估能精准反映这些特点，这对评估的专业性和细致度要求极高。
• 大规模标注任务：要在处理超 50 万条标注的庞大工作量下，始终维持高度的一致性和优质的数据质量，无疑是一项艰巨的任务。
• 模型对比评估：同时对 3 至 6 个不同的大型语言模型进行并行评估，需要一套严谨且可扩展的评估方法，以保证评估结果的科学性和公正性。
• 负责任的人工智能标准：确保模型严格遵循人工智能伦理准则，包括有效减轻偏差、保证算法透明等，是项目必须坚守的底线。
• 时间紧迫：每 5 天的冲刺阶段需完成 5 万条标注，这对项目的流程效率和团队协调能力提出了极高的要求。

解决方案

为有效应对上述挑战，澳鹏精心构建了一套结构化的评估框架：

• 专业评估人员招募：汇聚了来自医疗保健、法律、金融、编程等多个复杂行业的主题专家，他们凭借深厚的专业知识，确保评估严格契合各行业的特定标准，为高质量评估奠定坚实基础。
• 结构化 A/B 测试流程：评估人员从准确性、相关性、流畅性以及伦理合规性等多个维度，对模型在不同领域的回复进行全面评估，并细致地对输出结果进行排名，为模型优化提供清晰指引。
• 数据管理与质量控制：充分发挥澳鹏人工智能数据平台（ADAP）的优势，实现工作流程的高效简化，大规模数据标注的有序管理，通过多重质量控制手段，确保数据的高质量输出。
• 基准测试与洞察输出：通过生成详细的模型性能比较洞察，为模型的优化提供关键依据，助力模型在回复质量和领域适应性方面实现显著提升。

成果

快速冲刺评估与 A/B 测试框架的成功应用，为模型构建企业带来了极具价值的可操作洞察，实现了多个领域中大型语言模型性能的显著优化。具体成果如下：

• 完成超 50 万条标注，为模型的准确性、相关性评估以及是否符合负责任的人工智能标准提供了坚实的数据支撑。
• 对 3 至 6 个大型语言模型进行全面评估，通过对比分析，为模型的精细化优化提供了明确方向。
• 每个 5 天冲刺阶段完成超 5 万条标注，实现了模型的快速迭代与持续进化。
• 基于评估洞察，成功拓展至有监督的微调以及红队测试，大幅增强了模型的稳健性和适应性。
• 通过结构化的人工反馈机制，有效提升了特定领域模型的准确性，使其更贴合实际应用需求。

澳鹏凭借专业的评估团队、可扩展的 A/B 测试方法以及人工智能驱动的高效工作流程管理，助力客户成功提升了大型语言模型在多行业的性能表现，实现了模型与业务需求及负责任的人工智能原则的完美契合。