大型语言模型（Large Language Models，LLMs）在近两年经历了飞速发展，已经从只能做简单自然语言任务的 “工具” 逐步演变成能处理文本、图像、代码等多模态输入的 “通用智能体”。与此同时，对 LLM 的测评也从早期的单一指标扩展为涉及 准确性、可靠性、偏见公平性、领域特定适配 等多维度的综合评价。本文将结合近期学术论文与业内指南，系统梳理 LLM 测评的理论基础、常用指标、数据准备和实操流程，并通过图示帮助读者建立完整的认知框架。
1 为什么要为 LLM 做全面测评？
随着模型规模和参数数量的不断扩张，LLM 在某些任务上已经可以媲美甚至超越人类表现，但在高风险领域却显示出明显不足。例如有研究指出，GPT‑4 在手术相关开放问答任务中的准确率仅为 47.9%，并且在律考类评估中其表现被高估了约 30 个百分位 。这意味着，即使是业内最强的闭源模型，在专业领域的表现也远没达到公众想象。因此，为了确保在医疗、金融、法律等关键场景中使用 LLM 时安全可靠，需要建立 严谨的评测体系和基准。
这一观点在大量研究中得到印证。例如，2025 年一篇综述论文对 30 多项大型语言模型评估研究进行整理，提出评测应覆盖 准确性、可靠性、偏见、公平性和领域适配 等类别 。作者建议采用确定性指标与 人工评审相结合 的统一框架，以解决纯自动评价无法完全捕捉模型错误和偏差的问题 。此外，行业报告强调，LLM 测评不仅是开发阶段的工作，更应在产品上线后持续进行，利用监控数据和用户反馈不断迭代模型 。
总体来看，大模型测评不再是简单的跑一两个基准集，而是要从 能力维度、风险维度和场景维度 全方位观察模型的表现，并结合定性与定量手段，以支撑模型选型、优化和上线决策。
2 LLM 技术演进与测评需求的变化
在制定测评框架之前，需要了解 LLM 的技术背景和发展历程，因为模型能力的跃迁往往决定了测评重点。
2.1 从规则系统到 Transformer
早期语言模型（如 n‑gram、Hidden Markov Model）主要基于统计规则，缺乏深层语言理解，难以处理长距离依赖或复杂语义。随着 词向量、循环神经网络（RNN）/长短期记忆（LSTM）的引入，模型开始具备一定的上下文记忆能力，但训练过程仍受限于序列长度和并行效率。
2017 年 Google 提出的 Transformer 架构彻底改变了自然语言处理格局。Transformer 的核心是 自注意力机制：在编码文本时，每个位置都能关注句子中所有其他位置的内容，从而捕捉长距离依赖，同时还能在训练中并行化。得益于这种结构，模型可以扩展到数十亿甚至数万亿参数，而训练效率比传统 RNN 更高。
2.2 参数与数据规模爆炸催生 “涌现能力”
随着 Transformer 架构和大规模语料的结合，模型出现了所谓 涌现能力：当参数和数据超过某个临界点后，模型会表现出原本无法预测的新能力，例如少样本学习、链式推理、零样本翻译等。这些能力的出现使得测评方法不能仅关注记忆力或基础语言理解，必须进一步考察模型 理解复杂指令、推理多步问题、使用外部工具 等高级能力。
2.3 多模态与工具调用让测评维度更复杂
近期 LLM 不再局限于纯文本。OpenAI 的 GPT‑4V、Google 的 Gemini、国内各大模型的 “文生图/图生文” 能力，以及支持函数调用、外部 API 调用的模型纷纷问世。模型不仅需要理解图片、表格，还要能调用查询接口、数据库或分析工具，输出结构化结果。这样的能力拓展意味着测评体系中必须加入 工具正确性、调用时序、交互效率 等指标；简单的 BLEU 或 ROUGE 等统计指标已无法覆盖模型全方位表现。
3 测评指标：从准确性到公平性
根据综合文献与行业指南，我们可以将 LLM 测评指标划分为四大类，
3.1 准确性指标
• 回答相关性：模型输出与问题意图之间的贴合度。Confident AI 的评估指南强调，回答相关性是衡量模型回答是否符合用户提问的核心标准 。
• 任务完成度：模型是否完成了用户描述的所有任务。对于需要按步骤执行的场景（如自动化脚本、工具调用），如果模型遗漏某一步，即便答案看起来正确也属于失败 。
• 正确性：答案是否逻辑正确、事实准确。特别是涉及代码、计算或数据检索时要检测返回值正确性。
• 统计指标：在需要生成文本摘要、翻译或回答问题时，常用 BLEU、ROUGE、METEOR 等自动评测指标。但业界指出这些指标无法充分评估语义正确性，因为它们主要依赖 n‑gram 重叠 。所以应与其他指标结合使用。
3.2 可靠性与鲁棒性指标
• 幻觉率 (Hallucination Rate)：模型生成与输入无关或事实错误信息的频率。高幻觉率可能导致严重后果，尤其在医疗、金融领域。
• 一致性 (Consistency)：不同提示或轻微变更提示时模型输出结果是否一致。模型在多轮对话中的记忆稳定度也属于这一范畴。
• 执行稳定性：对于使用函数调用或外部 API 的模型，需要测量调用顺序、参数格式是否稳定及错误率。
3.3 偏见与责任指标
• 偏见 (Bias) 与公平性：测评模型是否对特定群体具有偏见或使用歧视性语言。很多数据集本身带有偏差，模型可能继承这种偏向。Confident AI 指出，负责任的指标包括毒性、偏见、仇恨言论检测等 。
• 安全性 (Safety)：模型是否会输出危险建议或违法内容，包括鼓励自残、传播虚假信息等。部分框架通过 “对抗提示” 测试模型的防护能力。
• 透明度与可解释性：能否追溯模型决策路径，以便用户理解模型的内部推理过程，这在高风险场景尤为重要。
3.4 领域特定与任务特定指标
• 不同应用场景需要专用指标。例如程序代码生成任务衡量 “编译通过率”“功能正确率”；数学证明任务看 “推理正确性”；对话机器人则关注 “语气自然度” 和 “多轮连贯性”。
• AIMultiple 网站列出常用基准任务，如 MMLU‑Pro、GPQA、MuSR、MATH、IFEval、BBH、HumanEval、TruthfulQA、GLUE、SuperGLUE 等，每个基准聚焦特定能力，如多学科知识、金融问答、数学推理、代码生成等 。选择适当的基准数据集是合理测评的关键。
下图为本文生成的指标分类图，用于直观展示四大评测维度。
图 1：四大类 LLM 评测指标示意图
4 数据集与基准：如何准备和选择？
4.1 数据准备原则
1. 贴近真实任务场景。不要只依赖公开数据集，应加入企业自有场景的真实输入，以保证测评与业务一致。预印本中建议，对于高风险领域的数据，应与专业人士合作准备，涵盖常见和罕见场景 。
2. 避免训练数据污染。评价集与模型训练语料可能存在重叠，导致评测结果虚高。创建新数据或利用公开 dataset release notes 检查是否被模型见过。
3. 数据多样性与覆盖度。在知识问答任务中应覆盖不同领域（金融、医疗、法律）、不同难度和多语言；在代码生成任务中应包含不同语言、风格和复杂度。
4. 权衡保密和开放。涉及敏感数据需进行脱敏处理或封闭测试；公开基准数据集需要清晰标注许可协议。
4.2 常用基准数据集
AIMultiple 指出，为了全面评估 LLM，需要组合不同基准 ：
• MMLU‑Pro：覆盖 57 个学科的多选题，用于测试广泛学科知识和推理能力。
• GPQA：面向金融领域的长问题回答基准，适合评测金融知识与 reasoning。
• MuSR：复杂数学推理基准，适合检测深层推理能力。
• MATH：定理证明和数学问答任务的数据集，用于评估数学和逻辑推理。
• IFEval：金融评测集合，聚焦股票、证券和风险管理问答。
• BBH (Big Bench Hard)：覆盖 23 个困难任务，如策略游戏、图论等，极具挑战。
• HumanEval：代码生成与测试数据集，通过单元测试验证生成代码的正确性。
• TruthfulQA：评测模型是否在问答任务中产生真实信息。
• GLUE/SuperGLUE：语言理解综合基准，涉及语义相似性、自然语言推理等经典任务。
通过组合多种基准，可以从多个角度观测模型表现，避免单一指标或单一数据集带来的偏差。
4.3 建立企业内评测集
如果你是企业开发者或者团队负责人，应该在公开基准之外构建自己的评测集：
• 业务知识题库：根据公司产品或业务流程整理常见问答、使用指南、标准作业流程；
• 极端与异常案例：包括不常出现但高风险的场景，如金融欺诈、医疗误诊等；
• 使用者反馈收集：通过上线测试阶段收集用户不满意的输出、错误调用案例等，加入测试集；
• 私有数据使用权限：与法务团队讨论哪些数据可用、如何脱敏、如何存储和调用。
5 测评框架：设计八步闭环流程
有了指标和数据，接下来要将测评落地。结合业界实践与研究建议，我们总结出 八步测评闭环流程，并用图示呈现。
图 2：大模型测评八步流程示意图
5.1 明确测评目标
• 选定模型版本：是比较不同版本的同一模型，还是比较不同模型？
• 明确任务与场景：如摘要生成、对话问答、自动编程或数学推理。任务不同，指标权重不同。
• 确定评价指标：在前述四大类中选择合适的评价指标，并确定重要度权重。
5.2 准备测评数据集
• 组合公开基准与真实样本：如使用 MMLU 测通用知识，再加入企业自有问题。
• 确定数据量：根据任务复杂度和可用资源确定题目数量，一般在几百到几千条之间。
• 划分验证集和测试集：避免在调参过程中泄露测试集，影响最终结果。
5.3 统一提示语与环境
• 控制变量：相同的提示格式、调用方式、温度等参数，保证不同模型对比公平。
• 记录环境信息：记录模型版本、硬件设备、使用的 API Key、随机种子等，方便复现。
5.4 执行模型生成与调用
• 批量运行模型：使用脚本自动调用模型，收集原始输出。对于需要工具调用的测试，确保模型的 API 权限配置正确。
• 记录性能：除结果外，还要记录响应时间、token 消耗、调用错误次数等。
5.5 自动指标评估
• 文本任务：计算 ROUGE、BLEU、BERTScore 等，但注意这些指标只能提供语言重叠或句子相似度的近似评价 。
• 代码任务：运行单元测试，检查生成代码是否能通过测试；统计成功率、语法错误率等。
• 推理任务：若有确定答案，则计算准确率；若是开放式，则借助模型打分或其他工具。
5.6 人工评审
• 抽样评估：随机抽取一定比例的测试案例，通过人工评委检查回答事实正确性、逻辑一致性、伦理安全等。这一步能发现自动指标漏掉的问题。
• 双盲评审：评审时不要让评委知道来自哪个模型，以免产生偏见；至少两名评委对每条输出评估，取平均或多数意见。
• 记录评审意见：收集评委对模型表现的描述、疑问、建议，方便后续改进。
5.7 分析与报告
• 结果整合：将自动指标和人工评审结果整理到表格或可视化图表中，比较不同模型和不同指标的得分。
• 优劣分析：识别哪些任务或输入类型下模型表现不佳；分析是否与训练数据缺失、模型结构限制或提示设计有关。
• 风险评估：综合考虑幻觉率、偏见、安全性问题，判断模型是否适用于目标场景，是否需要加入额外防护机制。
5.8 迭代与上线监控
• 改进模型：根据评测结果调整提示、微调模型或更换模型结构。确保每次改动都有测评数据支撑。
• A/B 测试：当多版本模型候选时，可在线上运行 A/B 测试，利用真实用户反馈评估哪个版本更好。
• 持续监控：模型上线后，通过实时监控捕捉长尾问题，尤其是工具调用失败、输出异常等。与监控工具结合，例如 DeepChecks 的实时评测系统或自建监控平台，实现持续评估。
6 实践示例：多模型摘要任务测评
为了帮助读者理解流程，这里给出一个简化实践例子。假设我们需要评估三种开源模型在 “新闻文章摘要” 任务中的表现。
1. 目标设定：评估三个模型（如 Llama‑3‑70B、Mistral‑7B、Qwen‑2‑14B）的摘要能力，重点看 信息覆盖度、语言流畅度、幻觉率、响应时间。
2. 数据准备：选取 CNN/DailyMail 数据集中的 100 条新闻，另外准备 20 条公司内部的长文档（如政策解读）。
3. 提示与环境：统一使用提示 “阅读以下文章并用中文生成 3 句话摘要：\n\n{文章内容}”；设置温度 0.5；统一采用同一接口调用方式；记录运行时间和 token 数。
4. 自动指标：计算每条生成摘要与参考摘要之间的 ROUGE‑1、ROUGE‑L。
5. 人工评审：随机抽取 30 条摘要，由两位评委对 “覆盖度、流畅性、事实准确性” 分别打分 1–5。
6. 分析结果：整理结果发现：模型 A ROUGE 得分最高，但人工评审指出 5 条摘要含有与原文无关的内容（幻觉率高）；模型 B ROUGE 略低但幻觉率最低，语言更流畅；模型 C 的响应速度最快但覆盖度最差。
7. 建议：综合得分，选择模型 B 在当前场景上线；同时为模型 A 提供改进建议，如加入关键信息抽取后再生成文本。
8. 迭代：将评审意见反馈给开发团队，计划微调模型 A，增加反事实检测组件，降低幻觉率；并准备下一轮评测。
这一实践体现了评测不仅依赖自动指标，还需要人工评审、速度监控和场景适配。
7 结合人类反馈与模型评审：未来趋势
近年来出现一些新颖评测方法，如 LLM‑as‑a‑Judge、G‑Eval 等。这些方法使用更强或更大模型作为评委，对其他模型的输出打分。例如 DeepEval 团队提出的 G‑Eval 使用 GPT‑4 判断候选答案的相关性、逻辑连贯性和事实正确性 。相比传统自动指标，模型‑模型评审能够捕捉语义和逻辑关系，但也有局限：
• 模型评审者可能与被测评模型存在训练数据重叠，导致偏见。
• 无法完全替代人类判断，尤其在价值观、道德判断或专业领域方面。
• 评审模型本身可能出现幻觉或偏差，因此需要与人类评审结合使用。
与此同时，一些工具如 DeepChecks、Galileo AI 等提供 实时测评与监控系统，支持自动记录调用日志、检测异常输出、版本对比等功能。这些系统能将测评与 DevOps 流程结合，实现模型持续评测和版本回溯，提高生产可靠性。
8 结语：成为懂测评的大模型使用者
大模型的发展速度远超预期，单纯依赖模型供应商的广告或榜单已经无法满足实际需求。要安全有效地使用 LLM，我们不仅要理解模型的技术演进，更要掌握科学的测评方法：
• 理解背景与演进，知道为什么某些能力重要、为何单一指标不足；
• 设计完善的测评指标，覆盖准确性、可靠性、偏见、公平性及领域特定指标；
• 准备合理的数据集，既包括公开基准，也包括业务真实场景；
• 执行严格的测评流程，结合自动指标与人工评审，形成闭环；
• 持续监控与迭代，将评测融入模型生命周期，实现模型安全和持续改进。
通过这些步骤，个人开发者、企业团队乃至科研人员都可以更科学地评价、选择和优化大型语言模型，让 AI 真正服务于实际应用场景，而不是被噱头牵着走。