ChatGPT的对话生成评估指标探究.docx
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2023-07-22
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ChatGPT 的对话生成评估指标探究
ChatGPT 是一款基于大规模预训练的生成式对话模型，其表现出了强大的语言
生成能力，但如何评估其对话生成质量仍然是一个挑战。本文将探究 ChatGPT 的
对话生成评估指标，分析其优缺点，并提出一些可行的改进方向。
首先，常见的对话生成评估指标之一是困惑度。困惑度是通过计算模型生成回
复的概率分布的熵来度量模型的生成能力，即回复的多样性和不确定性。困惑度越
低表示模型生成的回复越准确和一致。然而，对于对话生成任务，困惑度作为评估
指标存在一些问题。由于对话的多轮性质，困惑度无法完全反映回复的合理性和逻
辑连贯性。
其次，语义相关性是另一个常用的对话生成评估指标。通过比较模型生成回复
和人类参考回复之间的语义相似度来评估模型的生成质量。这可以使用诸如 BLEU
、ROUGE 等自动评估指标进行实现。然而，自动评估指标往往无法完全捕捉到语
义的细微差异，并且对于具有长尾词汇和丰富上下文的对话生成任务，这些指标的
性能可能会受到限制。
为了解决上述问题，一种可行的改进方向是引入人类评估。人类评估指标可以
通过让人类评估者对模型生成的回复进行打分或提供反馈来进行。这样可以更准确
地评估模型在逻辑连贯性、一致性和合理性等方面的表现。然而，引入人类评估需
要耗费大量的时间和人力成本，且评估者之间的主观差异也会影响评估结果的一致
性。
另一种改进方向是基于生成模型的强化学习方法。强化学习可以通过与环境的
交互来学习生成回复的策略，通过定义一个奖励函数来指导模型的训练。例如，可
以设计奖励函数来鼓励生成合理和信息丰富的回复，同时惩罚生成不连贯或无意义
的回复。然而，确定奖励函数的设计仍然是一个挑战，需要充分考虑到对话的多样
性和上下文的影响。
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