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下游任务性能指标.docx
资料介绍
下游任务性能指标
什么是下游任务性能指标
在人工智能领域，预训练大模型已经成为当前技术发展的主流方向，大多数实际应用场景不会直接使用预训练完成的基础模型，而是会基于基础模型，通过微调、prompt工程、RAG检索增强生成等方式，让模型适配具体的业务场景，这个适配后的具体业务场景任务，就被称为下游任务。用来衡量下游任务完成效果好坏的评估标准，就是下游任务性能指标。
简单来说，如果把预训练模型比作一个已经读完大学课程的毕业生，下游任务就是毕业生入职后要完成的具体工作，性能指标就是公司对这名员工工作成果的考核标准。不同类型的下游任务有不同的考核目标，因此对应完全不同的性能指标。
常见下游任务的分类和对应性能指标
下游任务按照应用场景和输出类型，可以大致分为分类任务、回归任务、生成任务、排序任务、检测分割任务五大类，每一类都有主流的性能评估指标：
一、分类任务
分类任务是最常见的下游任务类型，目标是让模型把输入样本划分到预先定义好的类别中，根据类别数量又可以分为二分类和多分类任务：常见应用包括垃圾邮件识别（区分垃圾/正常邮件）、情感分析（区分正面/负面/中性情感）、图像分类（区分图片中的猫和狗）。
分类任务常用的性能指标包括：
1. 准确率（Accuracy）：预测正确的样本数量占总样本数量的比例，公式是：准确率 = (正确预测的正样本 + 正确预测的负样本) / 总样本数。这个指标简单直观，但是在样本不均衡的场景下会误导判断——比如100个样本中99个是负样本，模型只要全部预测为负样本就能得到99%的准确率，但实际上完全无法识别正样本。
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