LLM预训练评估指南：提升模型知识掌握

分类：人工智能

标签：预训练评估、困惑度、Benchmark

日期：2023年10月20日

预训练评估的核心观点

预训练评估是大语言模型（LLM）全链路评估中较为简单的环节，主要关注模型的知识掌握程度，而非指令跟随能力或安全性等。

重点内容

困惑度（PPL）测量

• 数据准备：使用百科、逻辑、代码等数据集。
• 观察趋势：每日观察模型在这些集合上的损失（loss）表现，正常情况下损失会逐渐下降并趋于稳定。
• 模型对比：困惑度只能在同一模型的不同版本之间进行比较，因为不同的tokenizer压缩率会影响loss的可比性。

Benchmark评估

推荐使用开源平台OpenCompass进行Benchmark评估。以下是一些常用的Benchmark：

技术术语解释

• 困惑度（PPL）：衡量模型预测下一个词的难易程度，数值越低表示模型预测越准确。
• Benchmark：用于评估模型性能的标准化测试集。

思考

• 如何在不同的领域中优化LLM的知识掌握？
• 在困惑度下降趋于稳定后，还有哪些优化空间？
• Benchmark测试结果如何反映在实际应用中？

来源：预训练评估文档

操作步骤

1. ✅ 准备数据集，包括百科、逻辑和代码。
2. ⚠ 每日观察测试集合上的loss表现。
3. ❗ 使用OpenCompass进行Benchmark评估。

常见错误

警告：不同模型之间直接比较困惑度可能导致误解，因为tokenizer压缩率不同。

💡启发点

• 使用多种Benchmark可以全面评估模型的各方面能力。

行动清单

• 继续优化模型以降低困惑度。
• 扩展Benchmark测试以涵盖更多领域。

📈趋势预测

未来，随着更复杂的数据集和更高效的算法，模型的知识掌握能力将进一步提升。

后续追踪

• 探索更多领域特定的Benchmark。
• 研究不同tokenizer对困惑度的影响。
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