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避坑：企业评估大语言模型的3点建议

时间：2025-03-11来源：袖染墨凉浏览数：35次

DeepSeek R1的发布引发了新一轮大模型关注热潮，加速了大模型在企业侧的应用。企业在决定采用某个大模型之前，评估是必不可少的工作，这有助于确保所选模型能够满足企业的具体需求，并在实际应用中表现良好。

第一，在进行同类大模型比较时，需要明确是通用大模型还是针对特定任务或上下文的领域大模型。

大模型通常分为通用大模型和领域大模型两种类型：

• 通用大模型：通常具有强大的泛化能力，适用于广泛的自然语言理解和生成任务。这些模型没有针对特定行业或任务进行专门训练，因此在内容创作、摘要生成等通用场景中表现出色。通过提示工程，通用大模型就可以提供更大的灵活性和强大的功能。

• 领域大模型：领域大模型通常是在通用大模型的基础之上，经过专门训练或微调，从而在特定行业、任务或领域中获得更深入的知识。它们在编码、翻译、文档理解等特定任务中可能表现更好，并且在一些场景中能更好地符合人类偏好。然而，领域大模型创造力和通用性可能不如通用大模型。

在构建一个大模型驱动的解决方案时，企业可能需要多个模型共同协作，发挥各个模型的特点，并构建路由模型，根据任务需求选择适当的模型。这些模型不仅包括通用大模型和领域大模型，甚至可能包括其他类型的AI模型。

第二，在评估大模型时，应以基准测试和排行榜作为基础，结合企业自己的测试用例进行评估。最终，业务侧指标才是解决方案的最终衡量标准。

基准测试是初步筛选模型的参考，业界有很多基准测试和榜单，由社区驱动或由大模型厂商提供。如果企业选择的是通用大模型，Chatbot Arena排行榜可供参考，它是业界公认的最公正、最权威的榜单之一，该榜单采用匿名方式将大模型两两组队，交给用户进行盲测，用户根据真实对话体验对模型能力进行投票。大模型厂商无法提前知道用户的所有问题，也无法专门针对这些问题训练/微调模型以在排行榜上获得更高的排名。

除了参考基准和排行榜外，企业还需要创建针对特定应用的测试用例：

· 明确定义用例的范围和目的。大模型的响应范围越广，越可能出现企业不希望的行为，因此，——应在合适的场景选择合适的模型；

· 创建测试用例时，应根据大模型在生产环境中的实际使用场景来进行，尽可能使用与生产环境相似或相同的数据（例如，问答对）。

最终，业务侧指标，如聊天机器人的用户满意度得分，才是解决方案的最终衡量标准。

第三，企业需基于实际需求，在模型能力与非功能因素（如成本、合规、部署方式）之间找到平衡点，并通过开源替代方案或动态路由技术优化选择策略。

轻量化大模型和开源大模型正在迅速发展。一些开源模型的性能（例如DeepSeek-V3&R1）已经非常接近或与专有模型相当，这可能会降低基于API的使用成本，为不同的业务场景引入了更多的机会。

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