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...显示全部
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对于评估微调后的大模型在实际业务场景中的效果，可以使用以下性能指标：
- 准确率：用于衡量模型在所有预测中正确的比例，特别适用于分类问题。
- 均方误差：适用于回归任务，衡量模型预测值与真实值之间的平方差的平均值。
- 精确率：评估模型预测为正例的真正正例比例，有助于了解模型的预测准确度。
- 召回率：衡量了所有真正正例中模型成功预测为正例的比例，对于捕捉所有正例很重要。
- 成本效益分析：针对特定业务场景，考虑模型应用后的成本效益情况，以综合评估模型带来的实际效果。
通过综合考量以上指标，可以全面评估微调后大模型在实际业务中的表现，帮助决策者更好地了解模型性能和对业务带来的影响。