大模型评测工程师学习清单与计划

一、学习总览

基于大模型评测工程师核心能力体系，本学习计划分为三个阶段，总计24周，涵盖理论基础、工具实践和项目实战，最终达到独立设计并执行完整模型评测流程的能力。

二、分阶段学习计划

第一阶段：基础能力构建（8周）

第1-2周：Python与数据科学基础

学习内容：

• Python核心语法（函数、类、装饰器、生成器）
• 数据处理库（Pandas、NumPy）基础操作
• 科学计算与可视化（Matplotlib、Seaborn）入门

推荐资源：

• 课程：Coursera《Python for Everybody》
• 书籍：《Python for Data Analysis》by Wes McKinney
• 实践：Kaggle入门教程（数据加载与清洗）

里程碑：完成10个数据处理小任务（数据过滤、统计分析、可视化呈现）

第3-4周：机器学习基础理论

学习内容：

• 经典机器学习算法（逻辑回归、SVM、决策树）原理
• 模型评估基础指标（准确率、精确率、召回率、F1值）
• 过拟合/欠拟合及正则化方法

推荐资源：

• 课程：Stanford CS229（前6讲）
• 书籍：《机器学习公式详解》（南瓜书）
• 实践：Scikit-learn官方教程案例

里程碑：使用Scikit-learn实现3个分类模型并完成评估报告

第5-6周：深度学习入门

学习内容：

• 神经网络基础（前馈网络、激活函数、反向传播）
• Transformer架构核心原理（自注意力机制、多头注意力）
• 预训练模型基本概念（BERT、GPT工作原理）

推荐资源：

• 课程：DeepLearning.AI《Deep Learning Specialization》（第1-2门）
• 论文：《Attention Is All You Need》精读
• 可视化工具：Neural Network Playground

里程碑：手绘Transformer架构图并标注关键组件功能

第7-8周：NLP基础与工具链

学习内容：

• NLP核心任务（分词、命名实体识别、文本分类）
• Hugging Face生态系统（Transformers、Datasets、Tokenizers）
• 基础文本预处理技术（词向量、文本向量化）

推荐资源：

• 课程：Hugging Face NLP Course
• 文档：Transformers官方教程
• 实践：使用pipeline实现5个NLP基础任务

里程碑：搭建基础文本分类 pipeline，完成模型微调demo

第二阶段：专业技能深化（8周）

第9-10周：大模型原理与评测体系

学习内容：

• 大模型训练流程（预训练、微调、RLHF）
• 主流评测基准（GLUE、MMLU、HELM）
• 评测维度设计（能力、安全、偏见、效率）

推荐资源：

• 论文：《Holistic Evaluation of Language Models》
• 报告：Stanford HELM评测报告
• 工具：Hugging Face Evaluate库文档

里程碑：设计一个包含5个维度的自定义评测方案

第11-12周：自动化评测工具开发

学习内容：

• Python测试框架（PyTest）应用
• API开发（FastAPI）与服务部署
• 自动化工作流（GitHub Actions/ GitLab CI）

推荐资源：

• 课程：《Python Testing with PyTest》
• 文档：FastAPI官方指南
• 实践：GitHub Actions入门教程

里程碑：开发一个支持3种指标的自动化评测API

第13-14周：性能与安全评测专项

学习内容：

• 模型性能指标（吞吐量、延迟、显存占用）
• 对抗性攻击与防御基础（FGSM、PGD）
• 安全评测基准（TruthfulQA、Toxigen）

推荐资源：

• 论文：《A Survey of Evaluating Large Language Models》
• 工具：TextFooler、Hugging Face Safety Checker
• 实践：OWASP机器学习安全Top 10

里程碑：完成一个模型的对抗性攻击测试报告

第15-16周：多模态与偏见评测

学习内容：

• 多模态模型原理（CLIP、DALL-E）
• 跨模态评测方法（检索精度、生成一致性）
• 公平性指标与偏见检测技术

推荐资源：

• 课程：Stanford CS231n（视觉与语言模块）
• 论文：《Measuring and Mitigating Bias in Machine Learning》
• 工具：IBM AI Fairness 360 toolkit

里程碑：设计一个多模态模型的偏见检测实验

第三阶段：综合实战提升（8周）

第17-20周：开源项目实践

学习内容：

• 参与Hugging Face Evaluate库开发
• 复现顶会评测论文实验（如MMLU、GSM8K）
• 大模型效率评测工具（LM Eval Harness）使用

推荐资源：

• 项目：Hugging Face Evaluate GitHub仓库
• 教程：EleutherAI LM Evaluation Harness文档
• 社区：Hugging Face Discord开发者社区

里程碑：提交1个开源工具PR或复现1篇论文的评测结果

第21-24周：完整评测项目实战

项目目标：设计并执行一个完整的大模型对比评测

实施步骤：

1. 确定评测对象（2个主流开源模型如Llama 2、Mistral）
2. 设计评测维度（基础能力、专业领域、安全性、效率）
3. 构建/获取评测数据集（公共基准+自定义数据集）
4. 开发自动化评测脚本
5. 执行评测并生成可视化报告
6. 撰写评测结论与优化建议

里程碑：产出完整评测报告（含数据、代码、可视化结果）

三、必备工具与资源清单

核心工具链

1. 开发环境：Python 3.9+、Anaconda、VS Code（Python插件）
2. 深度学习框架：PyTorch 2.0+、TensorFlow 2.10+
3. NLP工具集：Hugging Face生态（Transformers/Datasets/Evaluate）
4. 评测基准：GLUE、MMLU、GSM8K、TruthfulQA、HumanEval
5. 自动化工具：PyTest、FastAPI、Docker、GitHub Actions
6. 性能分析：PyTorch Profiler、NVIDIA Nsight Systems

学习资源库

• 论文库：Papers With Code（LLM Evaluation主题）
• 社区论坛：Hugging Face Forum、Reddit r/MachineLearning
• 技术博客：Pinecone Blog、Weights & Biases Blog
• 行业报告：斯坦福AI指数报告、Gartner AI技术成熟度曲线
• 会议视频：NeurIPS/ICML评测专题workshop

四、能力评估体系

阶段评估指标

能力维度	基础阶段	进阶阶段	实战阶段
理论知识	掌握核心概念	能解释技术原理	可设计创新方案
工具使用	完成教程案例	解决异常问题	开发定制功能
项目经验	单任务实现	模块级开发	系统级设计
问题解决	参考文档解决	独立排查错误	优化现有方案

最终能力验证

完成以下任一挑战可视为达到初级评测工程师水平：

1. 独立复现HELM基准中3个以上任务的评测结果
2. 开发一个支持5种以上指标的自动化评测工具
3. 完成一份被行业媒体引用的大模型对比评测报告

五、持续学习建议

知识更新渠道

• 订阅arXiv CS.CL领域每日论文（关注"evaluation"关键词）
• 参与月度评测工程师线上研讨会（如HELM社区例会）
• 跟踪主流模型官方评测报告（GPT-4、Claude、Llama系列）

技能拓展方向

• 垂直领域深化：法律/医疗大模型专业评测方法
• 工程能力提升：分布式评测系统设计、大规模数据处理
• 交叉学科学习：心理学（人类评估方法）、统计学（因果推断）

通过系统化学习和持续实践，可在6个月内具备大模型评测工程师的核心竞争力，为AI模型的安全落地和持续优化提供关键技术支撑。