并排模型比较：部署前如何选择最佳微调模型
你微调了三个模型变体。哪一个上线？自动化指标不够——以下是系统性并排比较微调模型的方法，含评分标准和决策框架。
你微调了三个模型变体。训练损失曲线看起来相似。困惑度分数相差 5%。哪一个上线？
自动化指标讲述了部分故事，但不是全部。困惑度衡量"惊讶"而非质量。损失曲线显示训练进度而非生产适配度。BLEU/ROUGE 衡量重叠而非正确性。
答案：在相同提示上并排运行所有三个，并系统性比较输出。
并排方法
第 1 步：构建评估数据集
50-100 个代表性提示。包含：常见案例（60%）、边缘案例（20%）、易失败案例（10%）、对抗案例（10%）。
第 2 步：在相同提示上运行所有变体
相同量化级别、相同推理参数。
第 3 步：对每个输出评分
准确性（1-5）、完整性（1-5）、格式合规性（1-5）、语调/风格（1-5）、幻觉（二元 0/1）、边缘案例处理（1-5）。
第 4 步：汇总和决策
按维度按模型计算平均分。根据你的具体优先级做决策。
有效比较的技巧
- 使用真实生产查询
- 在生产量化级别测试
- 包含"没有好答案"的提示
- 不要依赖单次评估运行
- 按业务影响加权维度
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