要评估推理模型的性能，请关注三个关键领域：特定任务的基准测试、人工评估和误差分析。首先，定义与模型用途相符的明确指标。例如，如果模型解决数学问题，则测量其在 GSM8K 等标准化数据集上的准确率。对于常识推理，请使用 HellaSwag 或 PIQA 等基准测试，这些测试可以检验对真实场景的理解。诸如完全匹配准确率、F1 分数或特定任务成功率之类的指标可提供定量见解。此外，跟踪一致性（例如，模型是否为语义相同的输入产生相同的输出）以评估可靠性。避免仅仅依赖诸如困惑度之类的通用指标，因为它们不能直接反映推理能力。
人工评估对于评估细微的推理至关重要。自动指标通常会忽略逻辑上的差距或连贯性问题。例如，模型可能会正确回答问题，但使用了有缺陷的推理，而基准测试得分无法捕捉到这一点。请领域专家审查输出结果，以确定其逻辑合理性、逐步有效性（例如，在数学证明中）以及与问题的相关性。使用结构化的评分标准，例如，以 1 到 5 的等级对输出结果的正确性和清晰度进行评分。将模型的性能与人工基线进行比较（例如，专家同意其结论的频率）可以增加上下文。例如，在医疗诊断任务中，衡量模型的推理与医生思维过程的匹配程度。
最后，进行错误分析以识别故障模式。将错误分类为类型，例如算术错误、误解前提或缺少关键上下文。诸如注意力图或显着性可视化之类的工具可以显示模型是否专注于不相关的输入部分。例如，问答模型可能会失败，因为它忽略了文章中的关键句子。迭代测试边缘情况（例如，模棱两可的查询或反事实情景）以进行压力测试，从而提高鲁棒性。通过详细的案例研究分享结果：如果模型难以进行时间推理（例如，“在 X 发生之前，Y 发生过”），请在具有时间意识的数据集上对其进行重新训练。这种结构化的方法有助于开发人员找出弱点并优先考虑改进。