Task4.手搓一个LLM Eval
大模型评测系统通常是指用于评估大型语言模型性能的工具或平台。这些系统旨在衡量模型在不同任务上的表现，包括但不限于自然语言处理（NLP）任务，如文本生成、问答、翻译等。
常见的大模型评测系统介绍：
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GLUE (General Language Understanding Evaluation)
- 简介：GLUE 是一个用于评估自然语言理解系统能力的基准测试集合。它包含多个任务，如单句分类、语义相似度判断、问答等。
- 目标：评估模型在多种NLP任务上的表现，特别是理解自然语言的能力。
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SuperGLUE
- 简介：SuperGLUE 可以视为 GLUE 的增强版，它引入了更加复杂的任务，要求模型展示出更强的理解能力和推理能力。
- 目标：提供比 GLUE 更加严格的测试标准，以评估最新模型的能力。
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MMLU (Multi-Merge Large Union)
- 简介：MMLU 是一个涵盖广泛学科领域的多选题数据集，用于测试模型的常识和专业知识水平。
- 目标：评估模型在不同学科领域的知识掌握程度。
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SQuAD (Stanford Question Answering Dataset)
- 简介：SQuAD 是一个用于评估机器阅读理解和回答问题能力的数据集。
- 目标：测试模型能否从给定的文档中准确抽取答案。
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OpenCompass (司南)
- 简介：由上海人工智能实验室发布的 OpenCompass 是一个开源的大模型评测体系，旨在成为权威的大型模型评估平台。
- 目标：提供一个开放的框架，允许用户测试模型的各种能力，并比较不同模型之间的性能。
评测一个大模型，通常包括以下流程：
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定义评测目标和标准
- 确定任务：首先明确评测的目的，是要评估模型的某个具体功能（如文本生成、问答、翻译等），还是整体性能。
- 选择指标：根据任务需求选择合适的评测指标，如准确率、召回率、F1分数、困惑度等。
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准备数据集
- 数据收集：根据评测任务收集或创建合适的数据集。这可能包括标注好的数据或公开可用的数据集。
- 数据清洗：确保数据质量，去除噪声或无关的信息。
- 划分数据集：将数据集分为训练集、验证集和测试集，其中训练集用于训练模型，验证集用于调整超参数，测试集用于最终评估模型性能。
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模型训练与调整
- 模型选择：根据任务需求选择合适的模型架构。
- 训练过程：使用训练集对模型进行训练，并在验证集上进行调整。
- 超参数优化：通过网格搜索、随机搜索等方法寻找最优的超参数配置。
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实施评测
- 模型部署：将训练好的模型部署到测试环境中。
- 评测执行：使用测试集对模型进行评测，记录评测结果。
- 结果分析：根据评测指标分析模型性能，识别优点和不足之处。
关于评价指标，精确率（查准），召回率（查全），F1分数
- 精确率（Precision）/ 召回率（Recall）/ F1分数（F1 Score）
- 应用：二分类或多分类任务。
- 定义：
- F1分数：精确率和召回率的调和平均值，用于综合评估模型性能。
- 召回率：正确预测为正类的样本占所有实际为正类样本的比例。
- 精确率：正确预测为正类的样本占所有预测为正类样本的比例。
peft 是一个 Python 库，全称为 P ractical E ffective F ine-T uning，用于实现和管理微调（fine-tuning）预训练语言模型的方法。
Hugging Face使用会遇到一些connection问题。经验证发现是model_path不对。
Hugging Face 是一个非常流行的开源社区，专注于自然语言处理（NLP）任务，尤其是基于 Transformer 架构的深度学习模型。它提供了一系列工具和服务，包括模型库、数据集库以及社区支持等。
