AI测试入门：理解 LLM 的基准测试（Benchmark）
- 1. 基准测试的定义
- 2. 基准测试的目的
- 3. 基准测试的常用指标
- 4. 基准测试的流程
- 5. 常用的AI基准测试框架
- 总结
1. 基准测试的定义
LLM 的基准测试是一种评估 LLM 的标准化方法，通过使用预定义的数据集、任务和评估指标，对LLM 在特定任务上的表现进行量化评估，比较不同模型之间的差异。
基准测试可以帮助研究人员和开发者了解不同AI模型在特定任务上的表现，以便选择最合适的AI模型。
2. 基准测试的目的
- 模型评估：通过基准测试，可以定量评估模型的性能，包括其准确性、效率、鲁棒性等关键指标，从而确保模型在实际应用中的可靠性和有效性。
- 模型比较：基准测试提供了一个标准化的框架，使得不同模型在相同条件下进行比较，帮助用户选择最优解。
- 算法优化：通过对比测试结果，开发者可以发现模型的弱点，从而进行针对性优化。
- 研究标准化：基准测试提供了一个共同的参考点，使研究人员的成果更加可比和可复现，有助于推动领域的发展。</
