有关于 ModelScope llm的用验证集和测试集评估微调后模型的文档吗？

是的，根据提供的知识库资料，有关于如何使用验证集和测试集评估微调后模型的内容。以下是详细解答：

1. 验证集与测试集的作用

在模型微调过程中，验证集和测试集用于评估模型性能，帮助选择最优模型并验证其泛化能力： - 验证集：用于在训练过程中调整超参数、监控模型性能，并防止过拟合。 - 测试集：用于最终评估模型性能，确保模型在未见过的数据上表现良好。

测试集支持两种形式： - 带标注的测试集：可以生成更详细的评估指标，例如所有标签检测数量评估、分标签准召率分值评估、PR曲线评估和误报漏报详情图。 - 不带标注的测试集：仅能生成基础评估指标，例如模型的检出率、所有标签检测数量评估和误报漏报详情图。

2. 使用ModelScope进行模型评估的具体步骤

(1) 准备数据集

在微调完成后，需要准备验证集和测试集以评估模型性能。可以通过以下方式获取或准备数据集： - 下载预定义数据集（如英文诗歌数据集）：

!wget https://atp-modelzoo-sh.oss-cn-shanghai.aliyuncs.com/tutorial/llm_instruct/en_poetry_train.json

• 根据实际需求自定义数据集，确保数据格式符合要求。

(2) 加载微调后的模型

在评估之前，需要加载微调后的模型。例如，在LLaMA Factory中，可以通过以下步骤加载适配器路径： 1. 单击页面顶部的“刷新适配器”。 2. 选择微调输出目录（如train_llama3）作为适配器路径。 3. 确保模型加载成功。

(3) 执行评估

在“Evaluate&Predict”页签中，执行以下操作： 1. 选择验证集：指定验证集（如eval）。 2. 设置输出目录：将输出目录修改为eval_llama3。 3. 启动评估：单击“开始”按钮，启动模型评估。评估过程通常需要几分钟。

(4) 查看评估结果

评估完成后，系统会生成详细的性能指标，包括但不限于： - 损失值（Loss） - 准确率（Accuracy） - AUC（Area Under Curve） - 精确率（Precision） - 召回率（Recall）

这些指标可以帮助您全面了解模型的表现。

3. 注意事项

• 数据集划分：确保训练集、验证集和测试集之间无重叠，避免数据泄露影响评估结果。
• 评估指标选择：根据任务需求选择合适的评估指标。例如，分类任务常用准确率和AUC，而目标检测任务则关注准召率和PR曲线。
• 测试集标注：如果测试集未标注，仅能生成基础评估指标，建议尽量使用带标注的测试集以获得更全面的评估结果。

通过上述步骤，您可以使用ModelScope和相关工具对微调后的LLM模型进行全面评估。如果您需要进一步的操作指导或具体代码示例，请参考相关文档或联系技术支持团队。