最近一周，我参与了一些第三方大模型的性能测试，在过程中发现，对于那些对实时性和稳定性要求较高的应用场景，模型的性能指标已经成为衡量其优劣的关键。这些指标不仅直接影响用户体验，还决定了模型能否真正胜任复杂的业务需求。
在近年来大模型技术的快速发展中，我们看到智谱、文心一言、千问、豆包，以及最近备受关注的 DeepSeekV3 等主流模型逐渐涌现。以下，我将从五个核心维度出发，深入解析这些大模型的性能指标及其优化方向。
一、时延指标：决定用户体验的核心因素
时延是衡量模型响应速度的关键维度，直接影响用户的响应速度体验以及交互流畅性。以下是时延指标的具体分类及其影响：
- 首 Token 时延 (First Token Latency)
定义：从用户发出请求到返回首个 Token 所需的时间。
影响：首 Token 时延过高会导致用户感受到明显的响应迟滞，特别是在连续对话场景中，影响用户对模型性能的第一印象。
优化建议：通过优化模型初始化和生成过程，可以降低首 Token 时延，显著提升用户的初始反馈体验。
- 首句时延 (First Sentence Latency)
定义：从请求发出到首个完整句子生成的时间。
影响：首句时延较高可能导致用户无法快速获取有效信息，尤其在需要完整回答的场景中，显得尤为重要。
优化建议：使用分段生成和动态加载策略来提升首句生成效率。
- 包间时延 (Interval Latency)
定义：两个连续 Token 生成之间的时间间隔。
影响：包间时延过高会导致生成内容断续，影响对话的连贯性和自然度，尤其是在实时语音交互场景中。
优化建议：优化生成策略，使生成过程更加顺畅，模拟连续阅读的自然输出。
- 整句时延 (Latency)
定义：完成完整回答所需的时间。
影响：整句时延直接影响用户对模型的整体流畅感知。时延过长会使用户等待时间过长，影响交互体验。
优化建议：利用并行计算和任务分解策略来加快生成速度。
- 生成速度 (Output Tokens Per Second, OTPS)
定义：模型每秒生成的 Token 数量，用于评估整体生成效率。
意义：OTPS 越高，模型的输出越流畅，能够在多种场景中提供连贯体验。
二、并发性能与吞吐能力：应对大规模用户的关键
- 并发数
定义：同时处理多个请求的能力。
影响：较高的并发数意味着模型可以同时服务更多用户，是衡量模型扩展能力的重要指标。
优化建议：采用高效的分布式计算和模型优化策略来提升并发能力。
- 每秒查询数 (Queries Per Second, QPS)
定义：模型每秒能够处理的查询请求数量。
意义：由于大模型响应时长较长，QPS 的实际表现更多取决于模型的并发能力。
三、稳定性：保障高负载场景的用户体验
- TP99 和 TP95 指标
定义：在 99% 和 95% 的请求中，响应时间的最长值。
意义：TP99 和 TP95 是衡量模型在高负载场景下性能稳定性的重要指标，越低越好，说明系统能稳定地为大多数用户提供快速响应。
优化建议：通过负载均衡和资源调度优化响应时间的尾部性能。
四、生成准确性与质量生成
- 准确率
定义：生成的答案与真实答案的匹配程度。
意义：直接决定用户对模型生成结果的信任度。
优化建议：使用更优质的训练数据，提升模型的理解和生成能力。
- 生成质量
定义：输出内容在语义、逻辑和流畅性上的综合表现。
影响：高质量的生成内容能够提升用户体验，避免歧义和错误信息。
优化建议：持续优化模型结构和训练目标。
五、总结与展望
在当今智能化、实时化需求日益增长的背景下，性能和稳定性已成为评价大模型应用能力的核心指标。从响应速度到生成质量，从并发能力到稳定性，这些维度共同构成了大模型的综合性能评估体系。通过持续优化，未来的大模型必将在多样化应用场景中展现更强的灵活性和可靠性。
以下是一个用于计算和记录大模型的首 token 时延、首句时延以及整个输出时延的 Python 脚本。该脚本假设你有一个函数 generate_response 来生成模型的响应，并且你可以测量每个过程的时间。
import time
import pandas as pd
# 假设这是你用来生成响应的函数
# 在实际应用中，replace 这里的逻辑为调用真实的生成模型API
def generate_response(input_text):
# 模拟模型生成响应的时间延迟
time.sleep(2) # 假设模型生成时间为2秒
response = "This is a simulated response." # 假设返回的响应
return response
# 用于计算时延的函数
def calculate_latencies(input_text):
start_time = time.time()
# 1. 首token时延：请求发出后到首token返回的时间
# 假设模型返回第一个字符后才开始计时
response = generate_response(input_text)
first_token_time = time.time() - start_time
# 2. 首句时延：从请求发出到完整句子返回的时间
first_sentence_time = time.time() - start_time # 假设返回的第一句即为完整句子
# 3. 整个输出时延：从请求发出到整个生成完成的时间
total_output_time = time.time() - start_time
return first_token_time, first_sentence_time, total_output_time
# 用于将结果写入csv文件
def log_latencies_to_csv(input_texts, filename="latency_results.csv"):
results = []
for input_text in input_texts:
first_token_time, first_sentence_time, total_output_time = calculate
_latencies(input_text) results.append({
'Input Text': input_text,
'First Token Latency (s)': first_token_time,
'First Sentence Latency (s)': first_sentence_time,
'Total Output Latency (s)': total_output_time
})
# 将结果保存到CSV文件
df = pd.DataFrame(results)
df.to_csv(filename, index=False)
print(f"Results saved to {filename}")
# 示例输入文本
input_texts = [
"What is the capital of France?",
"Explain the theory of relativity.",
"How does photosynthesis work?"
]
# 记录延迟并写入CSV文件
log_latencies_to_csv(input_texts)
如何学习大模型 AI ？
由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。
但是具体到个人，只能说是：
“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。
这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。
我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。
我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。
这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN，朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】
第一阶段（10天）：初阶应用
该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。
- 大模型 AI 能干什么？
- 大模型是怎样获得「智能」的？
- 用好 AI 的核心心法
- 大模型应用业务架构
- 大模型应用技术架构
- 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
- 提示工程的意义和核心思想
- Prompt 典型构成
- 指令调优方法论
- 思维链和思维树
- Prompt 攻击和防范
- …
第二阶段（30天）：高阶应用
该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。
- 为什么要做 RAG
- 搭建一个简单的 ChatPDF
- 检索的基础概念
- 什么是向量表示（Embeddings）
- 向量数据库与向量检索
- 基于向量检索的 RAG
- 搭建 RAG 系统的扩展知识
- 混合检索与 RAG-Fusion 简介
- 向量模型本地部署
- …
第三阶段（30天）：模型训练
恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。
到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？
- 为什么要做 RAG
- 什么是模型
- 什么是模型训练
- 求解器 & 损失函数简介
- 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
- 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
- Transformer结构简介
- 轻量化微调
- 实验数据集的构建
- …
第四阶段（20天）：商业闭环
对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。
- 硬件选型
- 带你了解全球大模型
- 使用国产大模型服务
- 搭建 OpenAI 代理
- 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
- 在本地计算机运行大模型
- 大模型的私有化部署
- 基于 vLLM 部署大模型
- 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
- 部署一套开源 LLM 项目
- 内容安全
- 互联网信息服务算法备案
- …
学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。
如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。
这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN，朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】