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网站换了域名,安徽网站建设有限公司,深圳市住房和建设局官网站首页,图标在wordpressLLM和Agent两者的评估维度有重叠但侧重点差异显著 —— 大模型侧重基础语言与认知能力#xff0c;Agent 侧重复杂任务的闭环执行能力。 但核心都是能力匹配度、可靠性、实用性三个核心目标 大模型质量评估标准分为基础能力指标和工程化指标 基础能力指标: 这是大模型的核心竞争…LLM和Agent两者的评估维度有重叠但侧重点差异显著 —— 大模型侧重基础语言与认知能力Agent 侧重复杂任务的闭环执行能力。但核心都是能力匹配度、可靠性、实用性三个核心目标大模型质量评估标准分为基础能力指标和工程化指标基础能力指标:这是大模型的核心竞争力决定其 “能不能用”。①语言理解能力评估维度指令遵循度、语义相似度匹配、歧义消解能力、多语言支持度。 评估方法通过标准化数据集如 GLUE、SuperGLUE测试分类、匹配等任务准确率 人工构造模糊指令如 “帮我查一下苹果的最新产品不是手机”测试理解精度。②内容生成能力评估维度生成文本的流畅度、逻辑性、相关性、多样性、原创性。 评估方法 自动指标BLEU机器翻译、ROUGE文本摘要、Perplexity语言模型困惑度值越低越好 人工指标评分员从 “通顺度、贴合需求、无废话” 三个维度打分。③逻辑推理能力评估维度数学计算GSM8K 数据集、常识推理HellaSwag、因果推理、 多步推理如 “已知 ABBC判断 A 和 C 的关系”。 核心标准推理步骤的可解释性而非仅看结果正确。④知识准确性评估维度事实性错误率、知识时效性、领域知识深度如医疗 / 法律领域的专业术语使用。 评估方法对比权威知识库如维基百科统计生成内容的事实错误数量 测试对近期事件如 3 个月内的科技新闻的认知程度。工程化指标决定大模型 “好不好用、能不能落地”。①安全性评估维度有害内容生成率暴力、歧视、谣言、prompt 注入抵御能力、 隐私保护能力是否泄露训练数据中的敏感信息。 核心标准通过 Red Teaming红队测试 模拟恶意攻击测试模型的防御边界。②效率与成本评估维度推理速度tokens/s、显存占用、单轮对话成本按 token 计费、并发支持能力。 核心标准在满足效果的前提下推理延迟是否符合应用场景要求如实时对话需 500ms。③鲁棒性评估维度对输入噪声的容忍度如错别字、乱码、超长文本、 极端指令的处理能力如 “写一篇 10 万字的论文”。 核心标准不会因输入异常导致崩溃或生成无意义内容。④可扩展性评估维度是否支持微调Fine-tuning、提示工程Prompt Engineering适配下游任务 是否兼容插件 / 工具调用。Agent 质量评估标准Agent 是大模型 工具 记忆 规划的综合体其核心价值是完成复杂任务因此评估重点从 “模型能力” 转向 “任务执行能力”。 通常分为核心任务能力指标和辅助评估指标核心任务能力指标①任务完成率这是 Agent 的第一核心指标。 评估维度能否在无人工干预下完整完成端到端任务如 “帮我查明天北京的天气预订合适的机票再推荐附近的酒店”。 细分标准任务拆解合理性是否拆分为 “查天气→选机票→订酒店” 子任务、子任务执行顺序正确性。②工具调用能力Agent 的核心优势是连接外部工具这一维度决定其 “能做多少事”。 评估维度工具选择准确率如查天气不会调用计算器、 参数填充正确性如传入正确的城市和日期、 工具调用失败的容错能力如接口报错后是否重试或切换工具。 评估方法构造需要多工具协作的任务如 “用计算器算 100*20再用地图查距离最近的超市” 统计工具调用的精准度。③记忆与上下文管理能力决定 Agent 的 “多轮交互体验”。 评估维度短期记忆多轮对话中是否记住用户偏好如 “我不吃辣”、 长期记忆跨会话是否能保存用户信息、 记忆内容的精准调用不会混淆不同用户的需求。④自主规划与决策能力区别于大模型 “被动响应” 的核心特征。 评估维度面对模糊需求时的主动追问能力如用户说 “帮我安排旅行”Agent 是否会问 “目的地、时间、预算”、 意外情况的决策能力如机票售罄后是否推荐替代方案。辅助评估指标①用户体验评估维度交互自然度是否像人类对话、响应速度、操作门槛是否需要复杂指令。②可靠性评估维度任务执行的一致性同一需求多次执行结果是否稳定、错误修复能力用户指出错误后是否能修正。③资源消耗评估维度工具调用次数避免无效调用增加成本、大模型推理次数是否能通过记忆减少重复推理。通用评估方法:自动评估基于标准化数据集如 MMLU 评估大模型综合能力、指标计算BLEU、任务完成率优势是高效、可量化适合初步筛选。人工评估由专业标注员或用户从 “效果、体验、合理性” 打分优势是贴近真实场景适合评估生成内容的质量和 Agent 的交互体验。人机对比评估对比 Agent / 大模型与人类执行同一任务的效果核心看 “差距有多大”适合关键场景的验收测试。A/B 测试在真实应用场景中对比不同模型 / Agent 版本的表现如转化率、用户满意度是落地前的核心验证手段。大模型质量评估列表一基础认知与语言能力 ★指令遵循度准确率≥90% ★生成内容质量流畅性、逻辑性人工评分≥4分/15分制困惑度Perplexity≤30 逻辑推理能力数学推理GSM8K准确率≥70%、常识推理HellaSwag准确率≥80% 知识准确性事实错误率≤5%无幻觉支持多模态理解文本、图片、语音、视频 多语言支持中英文并重适配国际化需求 二工程化与实用性 ★推理速度实时对话延迟≤500ms批量生成≥20 tokens/s ★鲁棒性异常输入错别字、乱码、超长文本处理成功率≥90% 可扩展性支持主流微调框架可对接3种以上常用插件 推理成本单轮对话成本≤预设阈值如0.01元/轮 三安全性与伦理 ★有害内容防控有害内容生成率≤1%通过红队测试验证 隐私保护无训练数据敏感信息泄露抵御提示词攻击 公平性不同群体表现差异Disparate Impact≤10%无刻板印象 合规性覆盖16项核心安全风险指标内容安全、指令安全 四专项领域能力 教育领域适配K12多学科知识测评支持智能备课、个性化学习路径规划 科研领域覆盖物理、化学等6大科学领域支持文献分析、假设生成、数据分析Agent质量评估列表一核心任务执行能力 ★任务完成率无人工干预下端到端任务完成率≥85% ★任务拆解合理性拆解准确率≥95%子任务顺序正确 自主规划与追问模糊需求追问率≥100%子任务顺序正确率≥90% 异常处理能力意外场景接口报错、资源售罄恢复率≥90% 常识与领域背景适配性具备隐含假设推理能力适配真实场景常识需求 二工具与记忆管理能力 ★工具调用准确率工具选择正确率≥99%参数填充正确率≥98% 短期记忆能力多轮对话关键信息召回率≥95% 长期记忆能力跨会话关键信息召回率≥85% 工具容错能力支持接口报错重试、替代工具切换 三用户体验与可靠性 ★交互自然度人工评分≥4分15分制贴近人类交流模式 响应时效性普通任务≤2s复杂任务≤5s 输出一致性同类任务偏差率≤3% 社交协作能力支持多Agent间有效交互准确响应协作需求 四资源与成本控制 工具调用效率无无效工具调用控制调用次数 推理资源优化通过记忆机制减少重复推理降低资源消耗