什么是基础模型评估？

基础模型评估，是指通过系统化的方法，比较不同大模型在具体任务上的表现，从而为企业的模型选型提供客观依据的过程。它帮助企业回答一个关键问题：面对我的实际任务，哪个模型更合适？

评估通常围绕多个维度展开，包括输出质量、成本、延迟、以及安全合规等。由于不同模型在不同任务上各有优势，基于实际任务的评估就显得尤为重要。

科学的模型评估，能够帮助企业避免仅凭主观印象或单一指标选型，从而做出更契合业务目标的决策。

支撑科学选型

面对众多模型，评估提供了客观的比较依据，帮助企业选出最契合具体任务的模型，而非盲目追求参数或热度。

平衡质量与成本

通过评估不同模型在质量与成本上的表现，企业可以为不同任务选择性价比最合适的模型。

降低选型风险

在正式投入前进行评估，能够提前发现模型在特定任务上的不足，降低上线后的风险。

支撑持续优化

随着模型的迭代更新，持续评估帮助企业及时把握更优的选择。

输出质量

模型在具体任务上的准确性、相关性与可靠性，是评估的核心维度。

成本

模型的单次调用开销，以及在预期调用量下的整体成本。

延迟

模型的响应速度，尤其对实时交互场景至关重要。

安全与合规

模型输出的安全性，以及是否满足企业的合规要求。

基于指标的自动评估

使用可量化的指标，对模型在标准任务集上的表现进行自动化评估。

人工评估

由人工对模型输出的质量进行判断，尤其适用于难以量化的主观质量。

基于真实任务的评估

使用贴近实际业务的任务与数据进行评估，使结果更具参考价值。

A/B 对比

在真实或近似真实的环境中，对多个候选模型进行对比试验。

初次选型

在构建应用之前，从多个候选模型中选出最合适的一个。

模型升级评估

当有新模型发布时，评估其相较现有模型是否带来提升。

多任务适配

为应用中的不同任务分别评估并选择合适的模型。

成本优化评估

评估轻量模型能否在特定任务上以更低成本达到可接受的质量。

评估标准的设定

如何设定贴合业务的评估标准与任务集，直接影响评估结果的参考价值。

主观质量的量化

许多生成任务的质量难以完全量化，需要结合人工评估，成本较高。

评估的持续性

模型与业务都在变化，评估需要持续进行，而非一次性完成。

AWS 通过 Amazon Bedrock 提供模型评估能力，帮助企业在统一平台内科学地比较与选择合适的基础模型。

Amazon Bedrock 模型评估

帮助企业在 Amazon Bedrock 中，基于自动指标与人工评估等方式，对不同基础模型在具体任务上的表现进行比较，为科学选型提供客观依据。

Amazon Bedrock

通过统一 API 提供多种基础模型，企业可以便捷地在同一平台内接入并评估多个候选模型。

Amazon SageMaker

作为基础设施服务，为需要更精细实验管理的场景提供模型实验、部署与管理能力（SageMaker 为基础设施服务，非生成式 AI 服务）。

现在就开始，科学地评估并选择合适的基础模型—— 探索 Amazon Bedrock