LLM 評估與測試：全面提升大語言模型效能

評估是優化模型效能的關鍵。Appen 的專業解決方案將人類智慧與先進的 LLM 評估工具相結合，不僅能強化 LLM 訓練數據策略，還能捕捉自動化指標經常忽略的定性洞察。

如何評估大型語言模型

LLM 評估是檢測與驗證大型語言模型在效能、偏差、穩健性與對齊性方面表現的過程。

透過結合 LLM 評估指標、基準測試與人工介入（HITL, Human-in-the-Loop）方法，能確保模型輸出具備倫理性、準確性，並與使用者意圖保持一致。

將人工判斷與自動化評估結合，能發現僅靠標準化指標無法偵測出的關鍵問題，進而更全面地提升模型可靠性。

LLM 評估框架

有效的 LLM 評估框架會結合自動化指標、人工判斷與特定領域測試，用來評估模型在真實情境下的適用性。典型的框架通常包含：

• 通用評估：檢視模型在不同任務與使用場景中的表現
• A/B 測試：在模型開發生命週期中進行效能對比
• 領域專屬評估：針對醫療、法律、創意應用等進行客製化測試
• 多元使用者群體測試：檢驗 AI 在不同族群下的安全風險
• SOTA 基準對比：將模型效能與其他領先模型進行比較
• 紅隊測試（Red Teaming）：透過情境化模擬，找出潛在漏洞或弱點

一個健全的框架能確保評估過程可重複、可擴展，並且與業務目標保持一致，讓大型語言模型在實務應用中更可靠、更具備安全性。

常見 LLM 評估指標

要評估大型語言模型（LLM）的效能，需要同時結合定量與定性指標。依照產業與應用場景不同，標準會有所差異，但常見的包含：

• 準確性與相關性：模型輸出是否正確，並完整回應提示？
• 事實性：陳述是否可驗證，並能得到外部知識支撐？
• 毒性與偏見：輸出是否避免包含有害語言、歧視或刻板印象？
• 流暢性與連貫性：語言是否符合語法，邏輯結構是否清晰？
• 實用性與對齊性：模型是否遵循指令，並滿足使用者意圖？
• 延遲與吞吐量：模型回應速度與效能是否符合應用需求？

這些評估指標不僅有助於 客觀比較不同模型，也能揭示在實際部署中 需要特別注意的定性問題。

為何 LLM 評估與測試至關重要？

當大型語言模型（LLM）被應用在敏感或高風險領域時，完善的評估框架就是降低風險、建立信任的關鍵。

如果只依賴自動化系統，很可能會忽略細微缺陷，因此 人工評估成為負責任部署的核心支柱。

缺乏人工監督時，LLM 更容易產生誤導性、有偏見或具危害性的輸出。人工評估者就像「裁判」，能發現自動化檢測常忽略的問題，例如：

• 上下文失效：LLM 可能誤解細節提示，特別是在跨領域或需要創意的情境。
• 偏見與倫理風險：缺乏人為測試時，模型可能加劇刻板印象或輸出不安全內容。
• 錯誤自信：即使回答錯誤，LLM 也可能用流暢語言表達，讓人誤以為正確，只有人工審核能辨別。
• 合規風險：人工監督能確保輸出符合不同地區的法規與合規要求。

Appen 如何支持 LLM 評估

Appen 提供端到端的大型語言模型（LLM）評估解決方案，協助企業全面提升並持續追蹤模型效能，同時比較 DeepSeek、GPT、Claude 等主流模型，幫助您找到最符合需求與成本效益的選項。

基準數據集

建立專屬的挑戰性提示數據集，用來測試模型的準確性，並找出需要優化的部分。

人工專家評估

在醫療、法律等高敏感領域，專業人類判斷至關重要。我們的專家能針對 LLM 代理任務進行評估，確保輸出符合安全與合規標準。

持續 A/B 測試

透過真實場景的持續測試，動態比較不同模型的表現，驗證並優化性能。

成本效益模型選擇

Appen 專家協助您設計成本 vs. 效能的最佳平衡策略，挑選最適合特定應用場景的模型。

貢獻者的定性洞察

來自母語專家與產業專家的深度洞察，揭示數據背後的趨勢，幫助長期優化模型表現。

AI 數據平台（ADAP）

我們的先進平台支援高效能、高品質、合規的 LLM 評估，確保模型輸出更貼近使用者需求。

為何選擇 Appen 進行 LLM 評估？

Appen 結合人類專業知識、全球資源與 ADAP 等先進工具，打造全面的大型語言模型（LLM）評估框架，協助企業在 AI 全生命週期中降低風險、提升效能。

我們的優勢

• 準確性與精確性：透過嚴格事實查核，提升醫療、法律等專業領域的可靠度
• 偏差與公平性：進行決策完整性評估，確保輸出內容中立、公平、無偏差
• 倫理與合規：識別並降低有害行為，確保模型符合法規與社會規範
• 延遲與效能：優化回應速度與系統效率，確保高負載下依然可擴展
• 穩健性：利用模糊輸入、邊界案例與壓力測試，驗證模型的一致性表現
• 回應多樣性：強化語境適應力，滿足教育、創意等多元應用場景
• 可用性：從流暢度、連貫性到相關性全面檢測，確保優質使用者體驗

靈活驗證流程

我們通常會先以概念驗證（PoC） 方式啟動，快速驗證假設並以最小投入優化方案。當結果確認後，再根據需求擴展至更多模型、語言、測試回合與提示設計，並提供清晰的 成本估算。