模型评估（Evaluation）

用一个例子理解

备课评估可以问：时长加起来是否 40 分钟、学生是否学过前置知识、引用是否对应原文、课堂活动是否可实施。只看文风流畅，很容易漏掉这些问题。

再深入一层

训练损失衡量是否符合训练目标，评估衡量能否完成现实任务。测试题应尽量独立于训练与调试样本；评价可包含程序检查、人工审核、量表评分与真实使用观察。不同指标会反映不同侧面。

它不能说明什么

高分只对该评估的覆盖范围有意义。一次漂亮示例不代表稳定能力，自动评审也可能漏掉错误。PPT 等视觉成果需要检查实际渲染效果，只有文本检查不够。

接下来可以了解

• 训练数据（Training Data）
• 后训练（Post-training）
• 幻觉（Hallucination）

资料依据

• PyTorch · Optimizing Model Parameters：批次、学习率、损失、梯度、SGD 更新与测试集评估。
• OpenAI · Optimizing LLM accuracy：上下文、任务指令与评估影响输出准确性；不保证一次生成正确。

资料核验于 2026-09-09；原论文用于说明机制，文中例子为教学示例。