评估大语言模型的四种主要方法：从基准测试到裁判模型

Sebastian Raschka 的文章描述了评估大型语言模型（LLM）的四种主要方法：多项选择评估（例如 MMLU 基准测试）、验证器、排行榜以及 LLM 作为评判者。多项选择评估是一种基于基准的方法，模型回答带有选项的问题，准确率以正确答案的比例衡量。文章使用 Qwen3 0.6B 模型和 PyTorch 代码演示了该方法的实现：加载预训练模型，构建包含问题和选项的提示，生成答案，并将其与正确答案进行比较。对于 MMLU 的 high_school_mathematics 子集中的一个示例，模型给出了错误答案。文章指出，在实践中也会使用基于对数概率的方法，并且对于推理模型采用不同的方法。验证器、排行榜和 LLM 作为评判者在作者的著作《从零开始构建推理模型》中有详细讨论。