评估SFT模型对齐目标

评估监督式微调 (fine-tuning)（SFT）模型的主要目标是验证模型是否已更好地与期望行为对齐 (alignment)。这项评估有别于单纯继续预训练 (pre-training)的目标，它侧重于评估模型遵循指令、提供有用回复和遵守指定限制的能力，而非原始的语言建模能力（如在通用语料库上的困惑度）。这一评估步骤非常重要，因为它决定了SFT阶段的成功，并常为后续的对齐阶段（如基于人类反馈的强化学习 (reinforcement learning)（RLHF））提供信息。

定义评估的对齐 (alignment)目标

在评估之前，需清晰定义SFT旨在实现的特定对齐目的。这些通常包括：

1. 指令遵循：模型能否准确理解并执行提示中提供的各类指令？这是许多SFT数据集的核心目标。
2. 实用性：模型生成的回复在提示语境中是否实用、相关且信息丰富？
3. 格式依从：如果指令指定了特定的输出格式（例如，JSON、markdown列表、特定语气），模型是否遵从？
4. 安全与无害性：虽然这常是RLHF的主要侧重，但SFT评估也应检查模型是否避免生成有害、偏见或不适当的内容，以及SFT是否在此方面引入了任何退步。

衡量这些品质常需超越标准自动化指标。

人工评估：真实情况

对于主观属性，如实用性、复杂任务上的指令遵循忠实度以及无害性，人工评估仍是最可靠的方法。建立有效的人工评估涉及几个考量：

• 任务设计：创建专门探测目标对齐 (alignment)目的的评估提示。这些提示可以取自SFT数据的保留集、新创建的提示或既定的对齐基准。
• 评估标准：制定清晰一致的评分准则（标准）。这可以包括李克特量表（例如，实用性1-5分评级）、成对比较（哪个回复更好，A还是B？）或分类判断（模型是否遵循了格式指令：是/否？）。
• 评估者培训：确保评估者理解任务、标准和潜在偏见。评估者之间的一致性检查很要紧。
• 抽样：评估每个可能的输入是不可能的。选择涵盖各类指令类型、复杂度和潜在失败模式的代表性提示样本。

虽然强大，但人工评估是资源密集型的（时间、成本），并可能受到注释者间分歧的影响。它常用于验证自动化指标或进行周期性深入评估。

使用人工和自动化方法评估SFT模型回复的工作流程。

自动化评估方法

为补充人工评估并实现更快迭代，会使用几种自动化方法：

1. 基于模型的评估：借助一个强大、预先存在的LLM（常被称为“评估器模型”，例如GPT-4、Claude）来评估SFT模型回复的质量。

   • 过程：为评估器模型设计一个提示，向其提供原始指令、SFT模型的回复，并可能包含一个参考答案或清晰的标准。评估器模型随后输出一个分数或判断。
   • 评估器LLM的示例提示：

     你是一名公正的评判员，评估AI助手对用户指令回复的质量。
     指令：“将以下文本总结为三点：\n[此处插入长文本片段...]”
     助手回复：“[此处插入模型生成的摘要...]”
     
     请根据以下标准评估回复：
     1. 准确性：摘要是否准确反映了原文的主要观点？（1-5）
     2. 简洁性：摘要是否简短扼要？（1-5）
     3. 格式符合性：助手是否使用了正好三点？（是/否）
     
     请以JSON格式提供您的评分：{"准确性": <分数>, "简洁性": <分数>, "格式符合性": "<是/否>"}
     同时提供您评分的简短理由。
     

   • 优点：可扩展，比人工评估快。可以捕捉到简单指标遗漏的细节。
   • 缺点：取决于评估器模型的质量和潜在偏见。易受提示敏感性的影响。计算成本可能较高。常需与人工判断进行校准。

2. 基准数据集：在专为指令遵循或实用性设计的既定基准上评估SFT模型。

   • 例子包括：
     • AlpacaEval：使用GPT-4在Alpaca指令集上自动比较模型输出与参考回复（例如，来自text-davinci-003）。
     • MT-Bench：一个多轮基准，评估不同类别下的对话和指令遵循能力，常由强大的LLM进行评判。
     • HELM (语言模型的整体评估)：虽然范围更广，但HELM包含与指令遵循和鲁棒性等对齐 (alignment)目的相关的特定场景和指标。

   使用基准涉及在基准提示上运行SFT模型，然后使用基准规定的评估协议（常基于模型或基于人工）。

3. 基于参考的指标（谨慎使用）：ROUGE（用于摘要）或BLEU（用于翻译）等指标可以用于如果SFT任务涉及生成应与参考文本（例如，针对特定摘要风格进行微调 (fine-tuning)）紧密匹配的文本。然而，它们常是衡量一般指令遵循或实用性的不佳指标，因为：

   • 它们会惩罚有效的转述和风格变化。
   • 它们不衡量事实正确性或逻辑推理 (inference)。
   • 高重叠分数不保正核心指令被遵循。

   考虑这个简单例子： 指令：“用一句话解释万有引力。” 参考：“万有引力是行星或其他物体将物体吸引向其中心的力量。” 模型A：“万有引力是吸引有质量物体相互靠近的基本力。”（好，但BLEU/ROUGE得分低） 模型B：“万有引力是一种力。物体被行星吸引到它们的中心。”（尚可，BLEU/ROUGE得分高但流畅度较低）

   在此处使用ROUGE可能会误导性地偏向模型B。

实现评估

我们来演示获取回复并准备评估。假设您已使用PyTorch和Hugging Face transformers加载了您的SFT模型和分词 (tokenization)器 (tokenizer)。

import torch
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

# 假设模型和分词器已加载
# model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
#     "path/to/your/sft_model"
# )
# tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(
#     "path/to/your/sft_model"
# )
# device = torch.device(
#     如果torch.cuda可用则为"cuda"，否则为"cpu"
# )
# model.to(device)
# model.eval() # 将模型设置为评估模式

# --- 实际模型加载的占位符 ---
class DummyModel: # 模拟已加载的模型
    def generate(
        self, input_ids, attention_mask, max_new_tokens, pad_token_id
    ):
        # 根据输入长度模拟生成
        new_tokens = torch.randint(
            100,
            1000,
            (input_ids.shape[0], max_new_tokens),
            device=input_ids.device
        )
        output_ids = torch.cat([input_ids, new_tokens], dim=1)
        return output_ids
class DummyTokenizer: # 模拟已加载的分词器
    def __init__(self):
        self.pad_token_id = 0
    def encode(self, text, return_tensors=None):
        # 非常简单的模拟
        tokens = [101] + [ i+1000 for i in range(len(text.split())) ]
        return torch.tensor([tokens], dtype=torch.long)
    def decode(self, ids, skip_special_tokens=False):
        # 非常简单的模拟
        words = [
            f"word{i-1000}" if i >= 1000 else "[CLS]"
            for i in ids[0].tolist()
        ]
        return " ".join(words)
    def __call__(
        self, text, return_tensors=None, padding=False, truncation=False
    ):
         # 模拟常用的__call__
        encoded = self.encode(text, return_tensors)
        return {"input_ids": encoded, "attention_mask": torch.ones_like(encoded)}

model = DummyModel()
tokenizer = DummyTokenizer()
device = torch.device("cpu") # 示例简化
# --- 占位符结束 ---

def generate_response(prompt_text, model, tokenizer, max_new_tokens=100):
    """从SFT模型生成回复。"""
    inputs = tokenizer(
        prompt_text, return_tensors="pt", padding=True, truncation=True
    ).to(device)

    with torch.no_grad():
        output_ids = model.generate(
            inputs.input_ids,
            attention_mask=inputs.attention_mask,
            max_new_tokens=max_new_tokens,
            pad_token_id=tokenizer.pad_token_id
        )

    # 仅解码新生成的token
    input_length = inputs.input_ids.shape[1]
    generated_ids = output_ids[:, input_length:]
    response = tokenizer.decode(generated_ids, skip_special_tokens=True)
    return response

# 评估提示示例
eval_prompt = (
    "指令：编写一个计算阶乘的简短 Python 函数。"
    "\n回复："
)
# 注意：好的SFT格式包括清晰的分隔符，例如
# \n回复：

generated_text = generate_response(eval_prompt, model, tokenizer)

print(f"评估提示：\n{eval_prompt}")
print(f"\n生成的回复：\n{generated_text}")

# --- 接下来的步骤将是：---
# 1. 将 `eval_prompt` 和 `generated_text` 发送给人工评估者。
# 2. 或者，为基于模型的评估器（如GPT-4）格式化它们。
# 3. 或者，如果作为基准的一部分，使用基准的特定评估
#    脚本。
# 4. 或者，应用更简单的检查（例如，检查生成的文本中是否包含 'def' 和 'return'）——有限但快速。

评估方法比较

不同的评估方法提供不同的信号。将它们结合使用常有益处。例如，使用自动化指标/基准进行广泛覆盖和频繁检查，并定期使用人工评估来验证自动化结果并检查不明显的问题。

评估SFT模型对齐 (alignment)度的不同方法的分数比较。注意自动化检查与人工或基于模型的评分可能存在的差异。

归根结底，有效评估SFT模型需要清晰理解对齐目的，并周全结合人类洞察力和可扩展的自动化技术。评估结果指引进一步的微调 (fine-tuning)工作，助力创建不仅能干，而且真正实用可靠的LLM。