LLM:badcase分析

bad case分析是了解业务、了解场景的重要途径,知道当前研究、实践中容易出现的问题,往通俗的说,吸收经验的重要途径。

分析badcase必须要先了解目前模型的效果,也就是baseline,知道该往哪个方向努力。

现状

评测集

要兼顾数量、统计意义、质量。

指标

指标的设计必须要考虑观测的目标。

注重指标的口径,比如不同数据源的情况。

多个指标的组合观测。

结论

确定预期的目标、进一步优化我们当前的算法方案的方向。

分析

分析的对象

根据优化算法的方面来观察不利于指标提升的badcase。

分析思路

粗看法

大体上去看,错误的样本都有什么特点,带有哪些特征,例如长度、句式等是否有什么特点。

追溯法

对一个case,重现整个训练和预测过程的方法。给定一个bad case,准备好日志,分析预测的每个阶段的分析结果,查看是否符合预期。

解决

样本的误导

增广数据

阈值的确定和权衡

不同的阈值得到的召回不一样

预处理

预处理的本质是对数据进行处理使之更好地被用来预测

前处理

指模型预测之前的处理,尤其在模型比较大,性能要求比较高的场景,我们需要把一些肯定确定能快速预测出来的东西给过滤掉,从而提升性能也降低模型的负担,最简单的例如黑白名单,复杂的可以有一些针对业务的规则,例如超短句或者超长句直接拒绝等等,能用规则的尽量用规则。

后处理

指在模型预测以后的一些调整,最直接能想到的就是阈值过滤,但不仅是这些,有的时候需要结合模型的预测打分进行调整

参考:
https://mp.weixin.qq.com/s/GUDVPL_7oZKKUtQZ2ZP4tA

相关推荐
点云SLAM24 分钟前
PyTorch 中.backward() 详解使用
人工智能·pytorch·python·深度学习·算法·机器学习·机器人
androidstarjack30 分钟前
波士顿动力给机器人装上AI大脑,人类故意使绊子也不怕了!
人工智能·机器人
Learn Beyond Limits1 小时前
Transfer Learning|迁移学习
人工智能·python·深度学习·神经网络·机器学习·ai·吴恩达
程序员三明治1 小时前
三、神经网络
人工智能·深度学习·神经网络
hundaxxx3 小时前
自演化大语言模型的技术背景
人工智能
数智顾问3 小时前
【73页PPT】美的简单高效的管理逻辑(附下载方式)
大数据·人工智能·产品运营
love530love3 小时前
【保姆级教程】阿里 Wan2.1-T2V-14B 模型本地部署全流程:从环境配置到视频生成(附避坑指南)
人工智能·windows·python·开源·大模型·github·音视频
木头左3 小时前
结合机器学习的Backtrader跨市场交易策略研究
人工智能·机器学习·kotlin
Coovally AI模型快速验证3 小时前
3D目标跟踪重磅突破!TrackAny3D实现「类别无关」统一建模,多项SOTA达成!
人工智能·yolo·机器学习·3d·目标跟踪·无人机·cocos2d
研梦非凡3 小时前
CVPR 2025|基于粗略边界框监督的3D实例分割
人工智能·计算机网络·计算机视觉·3d