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「LLM 评测」找到 221 条内容
按专题浏览 →匹配正文：评估是大模型应用从 demo 走向生产的分水岭。面试官会追问你怎么构造评测集、怎么区分检索问题和生成问题、线上怎么监控成本与质量。这一页把评估与监控题目、项目章节和面试准备路径放在一起。 配套教程 RAG 教程第 10 章：从感觉好用到可量化评估 Deep Research 第 8 章：Agent 评估与上线监控 知识模块 评估指标、评测集与线上监控 评估指标、评测集与线上监控 常见问题 大模型评估面试最容易被追问什么？ 最常见的是评测集怎么来、指标为什么这样选、badcas…
匹配正文：模型在某类任务上表现差时，我会先把问题变成可复现的失败集合。明确输入、期望输出、当前输出、业务代价和评测脚本，再按来源、长度、难度、语言和失败类型切片。若指标或标签不稳定，任何优化都可能只是追逐噪声，所以先做人工复核和近重复检查。 数据侧要看目标场景是否覆盖、标签是否一致、训练与验证是否泄漏，以及失败样本是否集中在特定模板或时间段。分布漂移可以用特征统计、类别比例、模型置信与真实错误率联合观察。t-SNE适合探索局部可视化，但会扭曲全局距离，不能单独作为样本属于分布外的证据。…
匹配标题与标签：LLM 准确性提升四大路径 数据、训练、推理优化与外部增强四大路径可行性分析 评估 数据质量 训练策略 推理优化 RAG 模型对齐 2026真题 LLM 准确性提升 大模型输出优化 推理优化技术 外部增强方法 大模型评测 百度
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