针对特定的场景，LLM优化方法有三类：Prompt Engineering、RAG、Fine-tuning
不论使用那种方式优化，我们都需要在完成优化后，评估优化的效果，这个效果不能只人为的感觉（做不过来，也不科学），那如何做自动化评分呢？
下面以最常见的问答、对话系统的优化任务为例来展开介绍几种简单的自动化评分方法。
Exact Match (EM)
Exact Match (EM) 衡量模型生成的答案与标准答案是否完全一致。
具体来说，如果模型的回答与标准答案在内容、顺序、拼写等方面完全相同，则视为Exact Match；否则，视为不匹配。
计算方式
公式：EM = (模型生成的正确完全匹配答案数 / 总问题数) * 100
如果模型生成的答案完全等于标准答案，则EM为1（或100%）；否则为0。
评估示例
问题：苹果的创始人是谁？
标准答案：史蒂夫·乔布斯
模型回答 1：史蒂夫·乔布斯 —— EM = 1
模型回答 2：乔布斯 —— EM = 0
特点
严格性：EM是一种非常严格的评估指标，即使模型的回答非常接近标准答案，但如果有细微的差别（如标点符号、同义词、拼写等），也不会被认为是匹配。
适用场景：EM适用于精确答案的任务，它强调严格的一致性，是一种二元指标（完全匹配或不匹配）。它适合答案较短且需要绝对正确的场景。
F1 Score
F1 Score 综合了 Precision（精确率） 和 Recall（召回率）。它更适合在答案中存在部分匹配的场景。例如，如果模型生成的答案覆盖了部分正确内容，但并不完全一致，F1 Score 仍然能够反映出模型的性能。
计算方式
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Precision（精确率）：模型生成的正确词数 / 模型生成的总词数
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Recall（召回率）：模型生成的正确词数 / 标准答案的总词数
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F1 Score 是精确率和召回率的调和平均值，计算公式为：
F1=2× \frac{Precision×Recall}{Precision+Recall}
评估示例
问题：苹果的创始人是谁？
标准答案：史蒂夫·乔布斯
模型回答 1：史蒂夫·乔布斯 —— Precision = 1，Recall = 1，F1 = 1
模型回答 2：乔布斯 —— Precision = 1，Recall = 0.5，F1 ≈ 0.67
模型回答 3：史蒂夫 —— Precision = 0.5，Recall = 0.5，F1 = 0.5
特点
灵活性：F1 Score 相对EM更为灵活，能够反映出部分匹配的情况。
如果模型的回答包含了一部分正确答案，它不会被直接判为不匹配，而是通过权衡精确率和召回率来给出合理的评分。
适用场景：F1 Score适用于生成式问答任务，特别是在答案长度较长且模型生成答案可能不完全精确的情况下。
对话场景下的评估维度
上面两种评估方式适合做问答系统，问答系统对发散性要求不高，但是如果是对话系统，则需要考虑更多维度：
在对话系统中，Coherence（连贯性）、Fluency（流畅性）、Diversity（多样性） 是常用的三个质量评估维度。它们从不同角度评价生成的对话是否合乎逻辑、表达自然、具有变化，具体介绍如下：
Coherence（连贯性）
连贯性指的是对话生成的内容是否在逻辑上合理、前后文是否连贯。
连贯性良好的对话生成内容应与之前的对话上下文相一致，并且能够保持逻辑关系。
评估方法
可以使用预训练模型（如BERT、GPT）来生成对话嵌入，然后计算每个回复与上下文的语义相似度。如果相似度较高，则连贯性较强。
示例
Coherence（连贯性） 强调逻辑性和与上下文的关联。
连贯的对话：
用户：天气怎么样？
模型：今天晴天，很适合户外活动。
不连贯的对话：
用户：天气怎么样？
模型：我喜欢吃苹果。
Fluency（流畅性）
流畅性指的是生成的对话内容是否符合自然语言的表达习惯，是否语法正确，是否有逻辑上的突兀或语句不通顺的问题。
流畅的对话应当像人类正常的语言表达一样，容易理解，句子结构顺畅。
评估方法
使用语法检查器或语言模型对生成文本进行分析，查看语法错误、拼写错误或不连贯的表达。
示例
Fluency（流畅性） 关注语言表达的自然程度、语法正确性和句子结构的通顺。
流畅的对话：我今天早上去公园散步了，感觉空气特别清新。
不流畅的对话：早上公园了散步空气很新鲜。
Diversity（多样性）
多样性指的是模型生成的对话内容是否具有足够的变化，避免重复、单调的回答。
多样性通常用于衡量对话系统的创新性、灵活性，以及其能否生成不同内容的能力。
评估方法
去重率：计算模型生成的对话中重复回答的比例。重复较少则说明多样性较好。
Distinct-n 指标：统计生成对话中不同n-gram（如2-gram或3-gram）的比例，不同n-gram出现得越多，多样性越高。
示例：
Diversity（多样性） 则着眼于对话生成内容的丰富性和多样化。
高多样性：
用户：你喜欢看什么电影？
模型：我喜欢科幻片，尤其是《星际穿越》。不过最近我也在看一些经典的黑白电影。
低多样性：
用户：你喜欢看什么电影？
模型：我喜欢电影。
用户：你喜欢做什么？
模型：我喜欢电影。
通过在对话生成中优化上面这三个维度，能够提升对话系统的交互体验，使其更接近人类的表达方式。
总结
对于问答系统，要强调答案的正确性，在评估时，通常会同时使用EM和F1 Score这两个指标，以便全面了解模型的性能：EM可以衡量精确匹配的能力，而F1 Score则可以衡量模型在部分匹配情境下的表现。
对于对话系统，则强调交互体验，使其更接近人类的表达方式。通过优化 Coherence（连贯性）、Fluency（流畅性）、Diversity（多样性）这三个维度，能够显著提升对话的自然性和互动质量。
另外虽然自动化评分很重要，但有时人类评估仍然不可或缺。可以让人类评估员根据具体的维度（如生成文本的相关性、流畅度、准确性等）对模型的输出进行打分。这通常作为自动化评分的补充。
标签：EM,F1,场景,模型,生成,对话,LLM,问答,评估 From： https://www.cnblogs.com/ghj1976/p/18367661/wen-da-dui-hua-xi-tong-chang-jing-xia-dellm-you