趋近智
标准性能指标能为微调模型在常见数据上的表现提供基本了解。然而,这些指标在预测模型遇到多样化应用中固有的意外变化时的行为方面往往不足。模型在其微调数据集上可能表现出色,但当面临略有不同或旨在考验其局限性的输入时,表现会明显下降。因此,评估模型在此类条件下的稳定性和可靠性(通常称为鲁棒性评估)是必要的。这包括评估模型在分布外(OOD)数据上的表现,以及衡量其抵御蓄意对抗性攻击的能力。
微调模型有时可能比预训练模型对这些变化更敏感。微调过程的定义就是使模型专注于特定的数据分布和任务格式。虽然这种专业化是目标,但它有时可能导致对微调数据特性的过度拟合,从而使模型对偏离所学模式的输入适应性较差。
分布外数据指的是那些统计分布不同于模型训练或微调所用数据源的输入。实际中,这包含多种情况:用户以不寻常方式提出请求、遇到微调期间未曾见过的话题、语言趋势随时间变化,或将模型应用到与预期略有差异的场景。
“一个为总结医学研究论文而微调的模型,如果部署不当,可能会遇到来自全新子领域的摘要,甚至法律文件的摘要。一个基于礼貌查询微调的客户支持机器人,需要妥善处理沮丧、讽刺或语法错误的输入。OOD测试通过评估模型从其特定微调经验中泛化的能力,帮助预见这些情况。OOD数据上的性能显著下降表明模型可能存在脆弱性,适用范围有限。”
分布内、分布外(OOD)和对抗性输入空间相对于微调数据的关系。
自然出现的变化之外,模型可能遭受对抗性攻击:由攻击者精心制作的输入,旨在引起特定故障。这些故障可能包括生成错误信息、拒绝有效请求,或产生有害、有偏见或意料之外的内容。对于微调模型,攻击可能会利用在适应过程中学习到的特定行为。
对抗性防御能力对于安全性、可靠性和信任度十分重要。易受简单对抗性输入影响的模型可能轻易被操纵,导致错误信息、绕过安全控制或服务中断。了解这些弱点是降低其风险的第一步。
评估侧重于攻击的成功率:百分之多少的对抗性输入导致了预期的失败?此外,分析失败的性质(例如,错误答案、有害内容生成、拒绝回答)能提供更细致的理解。比较微调模型与基础模型的防御能力,也能显示微调过程是否引入了新的弱点。
微调策略的选择(例如,完全微调与LoRA等PEFT方法)以及微调数据的质量、多样性和规模,显著影响最终模型的防御能力。尽管PEFT方法在计算上高效,但它们有时可能表现出与完全微调不同的鲁棒性特点,根据攻击方式和具体的PEFT技术,可能更容易或更不容易受影响。在微调数据集中包含多样化且可能具有挑战性的示例(包括潜在OOD数据的清理示例或轻微扰动),有时可以改善泛化能力和防御性,起到一种隐式正则化的作用。然而,这里的核心在于评估你所选微调过程的结果。
鲁棒性评估并非一次性任务,而是一个持续的过程,特别是对于部署在动态环境中的模型。它需要投入专门的精力与资源,但对于构建基于微调大语言模型的可靠、可信赖的应用来说是必不可少的。从OOD和对抗性测试中获得的认识应反馈到数据整理、微调策略以及部署期间适当安全措施的实施中。
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