通过哪些性能指标来评估微调后的大模型实际业务效果？
1.该议题探讨评估微调后大模型在实际业务场景中效果的性能指标，确保模型优化与业务目标一致。
2.一些个人看法：性能指标应反映模型准确性、效率、稳定性及业务相关指标，如用户满意度和成本节省。准确性指标包括精确度等；效率指标关注响应时间；稳定性指标评估模型抗扰动能力；业务指标需根据场景定制。
3.该议题的挑战：挑战在于平衡指标间关系，同步提升业务和性能指标，以及创建全面灵活的指标体系。
ChatGPT 回答
针对银行AI大模型、大语言模型应用场景，确保微调后大模型在实际业务场景中的性能指标与业务目标一致，需要考虑以下几个方面：
- 准确性指标：银行AI大模型、大语言模型的准确性是非常重要的，因为它们需要在处理大量的数据时，能够准确地识别和分类数据。因此，准确性指标包括精确度、召回率、F1值等，这些指标可以用来评估模型的准确性。
- 效率指标：银行AI大模型、大语言模型的响应时间也是非常重要的，因为它们需要在实时或接近实时的情况下对数据进行处理。因此，响应时间是一个非常重要的指标，可以用来评估模型的效率。
- 稳定性指标：银行AI大模型、大语言模型需要具备较强的抗扰动能力，因为在实际业务场景中，数据可能会受到各种干扰和噪声的影响。因此，稳定性指标可以用来评估模型的抗扰动能力。
- 业务指标：银行AI大模型、大语言模型需要与业务目标相一致，因此需要根据具体的业务场景定制业务指标。例如，对于银行来说，用户满意度和成本节省是非常重要的业务指标。
在评估银行AI大模型、大语言模型的性能指标时，需要平衡指标间的关系，同步提升业务和性能指标，并创建全面灵活的指标体系。这是一个挑战，需要在实践中不断探索和优化。
