5.4 模型评估与优化：科学评估微调效果
导语：在上一章的“炼丹”实战中，我们成功地微调出了一个“AI 皮肤科医生”模型，并通过几个简单的对话，直观地感受到了它的变化。但这种“感觉”是主观的、不可靠的。要将“炼丹”从一门“玄学”变为一门“科学”，我们必须引入客观、量化的评估。我怎么向我的老板或投资人证明，我花费了 GPU 和时间微调出来的模型，真的比原来的基础模型要好？好多少？好在哪里？本章，我们将重拾第四周学习的评估理论和工具，为我们亲手微调的模型，组织一场严格、公正的“大考”，用数据来科学地度量微调的真正效果。
目录
- “感觉良好”还不够：为什么必须评估微调模型？
- 避免“自嗨”：验证优化的真实性
- 量化提升：用数据说话，证明 ROI (投资回报率)
- 发现“副作用”：微调是否在提升专业性的同时，损害了模型的通用能力？
- 评估的基石：“训练集” vs. “测试集”
- “开卷”与“闭卷”：绝对不能用训练集来评估模型！
- 留出测试集 (Hold-out Set)：在构建数据集时，预留一部分（如 10-20%）专门用于最终评估的数据。
- 构建
medical-test-set：从我们生成的数据中，划分
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