面試崗位提出這個要求：掌握語言模型、語音、多模態等模型能力評估指標和能力邊界。
以下是針對語言模型、語音模型、多模態模型能力評估指標與能力邊界的結構化總結，結合高頻面試考點和實際應用場景：
目錄
- **一、語言模型（LLM）評估與邊界**
- 1. **核心評估指標**
- 2. **能力邊界**
- **二、語音模型評估與邊界**
- 1. **核心評估指標**
- 2. **能力邊界**
- **三、多模態模型評估與邊界**
- 1. **核心評估指標**
- 2. **能力邊界**
- **四、通用測試方法論**
- 1. **測試設計原則**
- 2. **工具與數據集**
- **五、高頻面試問題示例**
- **六、快速實踐建議**
一、語言模型（LLM）評估與邊界
1. 核心評估指標
- 通用能力：
- 困惑度（Perplexity）：衡量模型對文本概率分布的預測能力（越低越好）。
- 任務特定指標：
- 文本分類：準確率、F1-score
- 文本生成：BLEU（基于n-gram匹配）、ROUGE（側重召回率）、METEOR（結合同義詞對齊）
- 問答任務：EM（完全匹配率）、F1（模糊匹配）
- 高階能力：
- 常識推理：基于數據集（如CommonsenseQA）的準確率
- 邏輯推理：數學問題（GSM8K）、代碼生成（HumanEval pass@k）
- 安全性：有害內容生成率（通過對抗性測試）
2. 能力邊界
- 輸入限制：
- 上下文長度（如GPT-4 Turbo支持128k tokens，超長文本可能丟失中間信息）
- 多語言能力差異（低資源語言表現顯著下降）
- 輸出風險：
- 幻覺（Hallucination）：生成與事實不符的內容
- 邏輯一致性：長文本生成中前后矛盾
- 計算成本：
- 推理延遲（大模型實時性差）
- 微調成本（需千億級token數據）
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