如何评估大语言模型（LLM）性能
训练了一个大型语言模型（LLM）后，接下来的关键问题就是如何评估模型的好坏。评估LLM的性能不仅涉及到对模型的语言生成能力的测量，还包括对其通用性、鲁棒性和适应性等多个维度的考察。
本文将从以下几个方面探讨评估LLM的常用方法，并介绍各种评估指标与实践技巧。
探索大模型训练中的关键标签：system、user、role、content、assistant、observation、function
在大语言模型（如 GPT-4、GPT-5）的训练和使用过程中，标签（tags）起到了至关重要的作用。通过这些标签，模型能够理解并处理不同类型的信息，准确识别对话的角色、内容、功能调用以及外部工具交互。这些标签帮助模型保持对话的上下文连贯性，执行复杂任务并生成高质量的响应。在这篇博客中，我们将深入探讨七个重要的标签：system、user、role、content、assistant、observation 和 function，并探讨它们在大模型训练中的作用和重要性。
PPO（Proximal Policy Optimization，近端策略优化）是一种强化学习算法，由OpenAI于2017年提出，主要用于解决强化学习中策略更新时的不稳定性问题。PPO是深度强化学习领域中非常流行的一种策略优化方法，因其高效性和稳定性，广泛应用于许多复杂任务中，如机器人控制、视频游戏AI和自然语言处理等。
背景与问题
在强化学习中，智能体（agent）通过与环境交互，学习一个策略（policy），以便最大化累积奖励。经典的强化学习方法如策略梯度（Policy Gradient）和Q学习（Q-Learning）在策略更新时会遇到一些问题：
- 策略更新过大：当策略在更新时，如果变化过大，可能会导致策略的性能急剧下降，甚至偏离最优解。这种不稳定性使得算法在许多复杂环境下表现不佳。
- 样本效率低：在高维度环境中，传统的强化学习方法往往需要大量的样本才能找到较好的策略，样本效率较低。
计算随机取汉字的概率与期望次数
在一个包含2万个汉字的集合中，如果我们每次随机取一个汉字，想要取到全部汉字的概率是多少？又需要取多少次，才能期望取到所有汉字？这些问题可以借助概率论中的“优惠券收集问题（Coupon Collector's Problem）”来解答。
这里有个收费的印章制作：https://tools.kalvinbg.cn/convenience/seal
这里有个java的印章制作：https://github.com/xxddccaa/SealUtil
这里还有一个别人的印章数据集：https://drive.usercontent.google.com/download?id=125SgEmHFUIzDexsrj2d3yMJdYMVhovti&export=download&authuser=0
本篇文章也用java制作一下印章数据集，可以应用于印章检测和印章识别。
使用 tar 命令在 Linux 中压缩文件：实际案例分享
在 Linux 系统中，tar 是一个非常常用的命令，用来打包和压缩文件。最近，我和一位朋友讨论了如何将一个目录压缩为 .tar 文件，过程中分享了一个非常简洁的命令。这篇博客就是为了记录下这次有趣的对话和技巧，帮助大家更好地理解 tar 的使用。
