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如何评估KBLaM增强后的模型性能？有哪些重要指标？

2025-08-27
AIアンサー
1.4 K

コア評価指標

  • 知识命中率：模型正确调用知识库的比例（理想值＞85%）
  • 拒绝准确率：对超出知识库范围问题的正确拒绝能力
  • 回答精确度：相比基础模型的事实错误率下降幅度

評価方法

  1. 使用官方evaluate.py脚本测试预设问题集
  2. 构建对抗性问题检验幻觉抑制能力
  3. とおすexperiments/下的对比脚本复现论文实验结果

パフォーマンス最適化の提案

当指标不理想时可：调整知识嵌入强度（–alpha参数）、扩充训练数据（使用Azure OpenAI生成合成数据）、优化知识结构（增加实体间关系标注）。注意评估时应隔离基础模型能力的影响。

この答えは記事から得たものである。KBLaM：大規模モデルに外部知識を埋め込むためのオープンソース拡張ツールについて

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