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。
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:
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。