探索 Stax：谷歌的实用工具，用于评估大型语言模型
本文的核心问题是：开发者如何使用谷歌的 Stax 工具，有效评估和比较大型语言模型（LLM）以适应特定用例？
Stax 是谷歌 AI 推出的一款实验性开发者工具，旨在通过针对自定义标准的模型和提示测试，帮助评估大型语言模型。它解决了概率性 AI 系统带来的挑战，这些系统对相同提示可能产生不同响应，使得传统测试不足以应对。本文基于 Stax 的核心功能，探讨其特性、工作流程和实际应用。
理解大型语言模型评估的必要性
本节的核心问题是：为什么标准基准测试无法满足大型语言模型在实际应用中的评估需求？
标准评估方法如排行榜在高层级追踪模型进展时很有用，但往往无法反映特定领域的需求。例如，一个在开放域推理任务中表现出色的模型，可能在专业用例如合规摘要、法律文本分析或企业特定问答中表现欠佳。Stax 通过允许开发者根据自身独特需求定义评估过程来填补这一空白，重点关注质量和可靠性，而不是抽象的全局分数。
在实践中，开发者面临大型语言模型概率性导致的可重复性问题。Stax 提供了一种结构化的方法来评估模型和提示，确保决策基于数据。这在提示迭代或生产模型选择时特别有用。通过这种方式，开发者可以避免依赖通用基准，转而构建更贴合实际场景的测试框架，从而提升 AI 应用的整体性能和可靠性。
作者反思：从大型语言模型变异性中学到的教训
从我使用 AI 工具的经验来看，最大的教训是，没有单一基准能捕捉所有细微差别。Stax 强调自定义评估器，这让我意识到优先考虑用例匹配而非通用排名的重要性，从而实现更可靠的部署。在实际项目中，这种方法帮助我避免了许多潜在的错误，确保模型在特定环境中稳定运行。
Stax 的核心功能
本节的核心问题是：Stax 的主要能力是什么，这些能力如何帮助开发者评估大型语言模型？
Stax 的核心功能包括管理测试数据集、使用预构建和自定义评估器，以及通过分析获得洞见。它支持基于文本的模型调用，图像支持即将推出。这些功能使大型语言模型驱动应用的发布更快、更自信。
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管理和构建测试数据集：导入生产数据集，或使用 Stax 通过提示任何主要大型语言模型来构建新的数据集。这确保了数据的灵活性和实用性。 -
利用预构建和自定义评估器：使用默认评估器套件来衡量标准指标，如指令遵循和冗长度，或者创建自定义评估器来测试细微品质，如品牌声音或业务逻辑。 -
做出数据驱动决策：获取质量、延迟和令牌计数的可行动数据，以识别适合应用的最有效 AI 模型、提示或迭代。
例如，在构建客户支持聊天机器人场景中，Stax 允许导入生产查询作为数据集，从多个模型生成响应，并评估它们在指令遵循和冗长度方面的表现。这不仅简化了过程，还提供了量化指标，帮助团队优化系统。
图片来源：Google Developers
这张来自 Stax 项目指标页面的图片展示了人类评分、平均评估器分数和推理延迟的聚合视图，帮助团队定量比较迭代。
为了进一步说明，在一个内容生成应用的开发中，使用这些功能可以快速识别哪个模型在生成高质量输出时延迟最低，从而平衡速度和质量的需求。
Stax 入门：添加 API 密钥
本节的核心问题是：如何通过添加 API 密钥设置 Stax 以开始评估？
要开始使用 Stax，需要添加 API 密钥来生成模型输出和运行评估器。从 Gemini API 密钥开始，因为它是评估器的默认选项，尽管可以配置其他模型。该密钥可在入门屏幕上添加，或稍后在设置中添加。
逐步过程：
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访问入门屏幕或导航到设置页面。 -
输入您的 API 密钥详情。 -
验证密钥以确保它适用于模型调用。
在实际场景中，一个测试 Gemini 与另一个模型的开发者会为两者添加密钥，从而实现无需切换工具的并行比较。这简化了工作流程，尤其在资源有限的环境中。
实际示例：为多个提供商配置
想象您正在为一个问答应用评估不同提供商的模型。添加每个密钥，然后在项目中选择它们。这种设置简化了测试，揭示哪个模型在速度和准确性方面最适合您的数据集。通过这种方式，您可以避免手动切换，专注于分析结果。
在扩展说明中，这种配置特别适用于跨模型基准测试，例如比较开源模型与专有模型在特定任务上的表现，确保评估全面而高效。
在 Stax 中创建评估项目
本节的核心问题是：如何在 Stax 中创建新评估项目来测试模型或提示？
通过点击“添加项目”开始创建新评估项目。每个项目专注于单一实验，例如测试提示或比较模型，包含数据集、输出和特定实验的结果。
选择之间：
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单一模型项目：用于评估单个模型或系统指令。 -
并排项目：用于直接比较两个不同 AI 系统。
这种结构保持评估有序，对应特定用例如提示优化。
例如，在开发法律文本分析的企业应用中，创建并排项目来比较两个模型在 grounding（事实一致性）和 fluency（流畅性）方面的表现。这有助于快速识别优胜者。
作者反思：项目隔离的价值
我发现，按项目隔离评估可以防止数据过载。这种方法，如 Stax 中所见，强化了专注实验的重要性，避免了混杂无关测试带来的混乱。在我的项目中，这帮助我更清晰地追踪进展，提高了整体效率。
为评估构建数据集
本节的核心问题是：Stax 中构建反映真实世界用例的数据集的方式有哪些？
通过在提示游乐场中手动添加或上传现有数据集来构建数据集。这确保数据镜像实际场景，形成坚实的评估基础。
选项 A：在提示游乐场中手动添加数据
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从可用提供商选择模型，或连接自定义模型。 -
设置系统提示（可选），例如“充当有帮助的客户支持代理”。 -
添加用户输入作为样本提示。 -
提供人类评分（可选）以评估输出质量。
每个条目保存为测试用例。这适合从零开始。
图片来源：Google Developers
在这张图片中，您可以看到输入、输出和评分如何被捕获，迭代构建数据集。
场景：对于内容生成工具，输入多样用户提示如“写一篇关于 AI 伦理的博客文章”并评分响应，创建用于流畅性评估的数据集。这种方法允许逐步完善数据集，确保覆盖各种边缘情况。
选项 B：上传现有数据集
通过“添加数据” > “导入数据集”上传 CSV 文件。如果数据集缺少输出，点击“生成输出”并选择模型生成它们。
这适合拥有生产数据的团队，确保评估基于真实使用。
示例：一个拥有聊天机器人日志用户查询的团队上传 CSV，从两个模型生成输出，然后进行评估，识别哪个更好地处理查询。通过这种方式，可以直接从历史数据中提取洞见，提升模型的实际适用性。
对于最佳实践，专注于准确代表用例的数据集。这包括多样化输入，以覆盖常见和罕见场景，确保评估的全面性。
在 Stax 中评估 AI 输出
本节的核心问题是：如何在 Stax 中使用手动和自动化方法评估模型输出？
通过手动人类评分或自动化基于大型语言模型的评估器来评估输出。这一步骤在生成后评估质量。
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手动人类评估：在游乐场或项目基准中对输出评分。 -
自动化评估：点击“评估”，选择预加载或自定义评估器来批量评分。
预加载评估器覆盖标准指标；自定义评估器衡量特定如业务逻辑。
在合规摘要应用中，使用自定义评估器检查参考材料的准确性，自动评分输出。这大大提高了效率，尤其在处理大量数据时。
预构建评估器详解
Stax 包括默认评估器，用于：
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流畅性：检查语法正确性和可读性，确保输出自然流畅。 -
事实一致性：验证与参考材料的 factual 一致性，避免幻觉。 -
安全性：确保输出避免有害或不想要的内容，维护伦理标准。 -
指令遵循：评估对提示的遵守程度。 -
冗长度：衡量响应简洁性，避免多余信息。
这些提供起点，可扩展到大型数据集。
场景：评估新闻摘要工具，应用事实一致性以确保摘要匹配源事实，标记不一致。这在媒体应用中至关重要，帮助维护信任。
构建自定义评估器
为细微品质如品牌声音创建自定义评估器。这涉及定义针对应用的准则。
示例：对于品牌特定聊天机器人，构建检查语气一致性的评估器，在数据集输出上运行以获取分数。这种定制化确保评估与业务目标对齐，提升最终产品的相关性。
在实际操作中，自定义评估器可以结合多个指标，形成综合评分系统，进一步细化决策过程。
解释结果并做出决策
本节的核心问题是：如何使用 Stax 的结果决定最佳模型或提示？
通过项目指标部分解释，显示聚合人类评分、评估器分数和延迟。该数据帮助比较迭代的速度与质量。
分析仪表板显示趋势、输出比较和模型表现。
在提示迭代中，测试变体并审查指标以选择最一致的。
对于模型选择，比较延迟和分数以选择生产用。
场景：在领域特定验证中，分析结果以验证组织标准，确保部署就绪。这在企业环境中特别有用，避免潜在风险。
作者反思：从分析中获得的洞见
Stax 等工具中的分析让我看到，延迟往往与质量权衡。基于数据而非直觉平衡这些，已改善我的 AI 集成。在多个项目中，这种数据驱动方法证明了其价值，帮助优化资源分配。
提示测试的快速比较
本节的核心问题是：Stax 的快速比较功能如何帮助跨模型测试提示？
快速比较并排测试提示，显示变体或模型选择的影响，减少试错。
用于快速迭代，直接查看输出。
示例：为问答系统优化提示，跨模型比较“简单解释量子计算”以挑选最清晰的。这种即时反馈加速开发周期。
在扩展使用中，快速比较可以用于A/B测试提示变体，确保选择最佳版本以提升用户满意度。
项目和数据集用于扩展评估
本节的核心问题是：Stax 中的项目和数据集如何支持大规模大型语言模型评估？
项目组织大规模评估；数据集跨样本应用一致准则以实现可重复性。
创建测试集、运行评估并追踪变化。
在持续监控中，随着数据集演变重新运行，维护性能。
场景：对于企业问答，构建内部查询数据集，评估模型，并随时间监控。这确保模型适应新数据，保持长期有效性。
Stax 的实际用例
本节的核心问题是：Stax 在大型语言模型开发中的真实应用是什么？
Stax 适用于：
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提示迭代：优化以实现更一致结果，提高响应质量。 -
模型选择：在生产前比较，确保最佳匹配。 -
领域特定验证：针对行业或组织需求测试输出。 -
持续监控：随着数据集和需求演变运行评估。
例如，在法律文本分析中，评估事实一致性；在客户支持中，评估安全性和流畅性。这些用例展示了 Stax 如何桥接理论评估与实际部署。
在内容生成场景中，使用 Stax 测试模型对创意任务的表现，确保输出符合品牌指南。通过这些应用，开发者可以从临时测试转向结构化评估，提升整体效率。
结论：用 Stax 赋能开发者
Stax 赋能开发者实际评估大型语言模型，与特定需求对齐而非通用基准。通过提供数据集、评估器和分析工具，它简化了 AI 应用的决策。
作者反思：总体收获
反思 Stax，它强调从宽泛基准向定制评估的转变。这深化了我对数据驱动 AI 开发的欣赏，确保此类工具使复杂技术更易访问。在我的职业生涯中，这种视角帮助我构建更健壮的系统。
图片来源：Unsplash（代表 AI 工具中的数据分析）
实用摘要 / 操作清单
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在设置中添加 API 密钥。 -
创建项目（单一或并排）。 -
构建数据集：在游乐场手动添加或上传 CSV。 -
如需生成输出。 -
评估：手动评分或使用自动化评估器。 -
解释指标以做出决策。
为了确保顺利实施，先验证 API 密钥有效性，然后从小数据集开始测试，逐步扩展。这有助于熟悉工具并避免初期错误。
一页速览
概述：Stax 通过自定义标准评估大型语言模型。
设置：添加 API 密钥，创建项目。
数据集：手动添加或上传；生成输出。
评估：手动/人类或自动，使用预构建/自定义评估器（流畅性、事实一致性等）。
结果：质量、延迟指标；分析用于洞见。
用例：提示测试、模型比较、验证、监控。
此速览提供核心要点，便于快速参考，在实际项目中作为 checklist 使用。
FAQ
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Stax 中应该从哪个 API 密钥开始？推荐 Gemini API 密钥作为默认。
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如何选择单一模型项目和并排项目？单一用于一个系统，并排用于比较两个。
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可以上传没有输出的数据集吗？是的，然后使用选定模型生成它们。
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预构建评估器用于什么？它们覆盖标准指标如流畅性和安全性。
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自定义评估器如何工作？构建它们以衡量特定准则如品牌声音。
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分析仪表板显示什么？性能趋势、比较和模型行为。
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Stax 中图像支持可用吗？即将推出；目前基于文本。
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如何开始使用 Stax？遵循快速入门指南进行端到端工作流程。
