【AI大模型面试宝典系列】从面试高频考点到核心原理拆解，从实战代码到避坑指南，帮你吃透大模型面试的每一个得分点！后续会逐个攻破面试核心模块：基础概念、架构细节、项目实操、行业题套路…… 每篇聚焦一个必考点，既能快速补短板，也能精准练重点 —— 想搞定大模型面试、无痛拿下offer？这系列直接码住！
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🎯 概述
模型评估是衡量大模型性能的关键环节，涉及能力评估、安全性评估和效率评估等多个维度。
🏗️ 评估维度
1️⃣ 基础能力评估
● 语言理解：GLUE、SuperGLUE
● 知识问答：MMLU、C-Eval、CMMLU
● 推理能力：GSM8K、MATH、HumanEval
● 代码能力：HumanEval、MBPP、CodeContests
2️⃣ 对齐评估
● 有用性：帮助用户完成任务的能力
● 无害性：避免有害或不当输出
● 诚实性：承认知识边界，避免幻觉
3️⃣ 效率评估
● 推理延迟：首token延迟、token间延迟
● 吞吐量：tokens/second
● 资源消耗：显存使用、功耗
📊 评估基准
基准 评估能力 语言 样本数
MMLU 多学科知识 英文 15,908
C-Eval 中文综合能力 中文 13,948
GSM8K 数学推理 英文 8,500
HumanEval 代码生成 英文 164
🎯 评估方法
使用Hugging Face Evaluate库
import evaluate
加载评估指标
bleu = evaluate.load("bleu")
rouge = evaluate.load("rouge")
accuracy = evaluate.load("accuracy")
评估示例
predictions = ["Hello world", "How are you"]
references = [["Hello world"], ["How are you today"]]
bleu_score = bleu.compute(predictions=predictions, references=references)
rouge_score = rouge.compute(predictions=predictions, references=references)
🎯 面试重点
- 如何评估大模型的幻觉问题？
- MMLU和C-Eval的区别？
- 如何设计领域特定的评估指标？
- 人工评估vs自动评估的权衡？
