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文章目录
- 一、项目介绍
- 二、开发环境
- 三、视频展示
- 四、项目展示
- 五、代码展示
- 六、项目文档展示
- 七、总结
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一、项目介绍
随着大语言模型在各类自然语言处理任务中的广泛应用，如何系统化地评估和对比不同架构模型的表现成为亟待解决的问题。现有评估手段多聚焦于单一指标或少量模型，缺乏面向海量评估数据的结构化分析能力。本文通过开发一个基于大数据的LLM多维度性能评估与可视化分析系统，用以帮助解决多模型多维度性能对比与风险评估的自动化分析问题。
系统采用Hadoop分布式文件系统进行原始数据存储，Spark计算框架完成三类维度共18项分析指标的并行计算。任务特征维度统计领域题量、题型结构、难度层级、清晰均值、复杂均值和语境相关指标，模型效能维度计算各模型综合得分、幻觉、事实、有用、安全得分及领域×模型效能矩阵，失败模式维度统计失败占比、模型失败交叉对比、计算准确率和时效准确率。算法层面引入K-Means聚类进行性能画像分群并引入FP-Growth挖掘高频失败组合，预处理模块采用pandas完成类别字段中英文映射与条件空值保留，分析结果通过ECharts构建可视化大屏呈现。
经过系统测试，本系统可满足LLM研究人员与算法工程师对模型性能多维对比与风险评估的需求，为模型选型和优化方向提供数据支撑，同时为大数据分析方向的毕业设计提供完整的工程实践参考。
二、开发环境
- 大数据技术：Hadoop、Spark、Hive
- 开发技术：Python、Django框架、Vue、Echarts
- 软件工具：Pycharm、DataGrip、Anaconda
- 可视化 工具 Echarts
三、视频展示
计算机毕设选题：基于大数据的DAX40成分股金融新闻情感趋势
四、项目展示
系统页面模块展示： 
五、代码展示
import pandas as pd
import numpy as np
# 类别映射字典
DOMAIN_MAP = {
'General Knowledge': '常识知识', 'Coding': '编程',
'Creative Writing': '创意写作', 'Mathematics': '数学',
'Healthcare': '医疗健康', 'Legal': '法律'
}
PROMPT_TYPE_MAP = {
'Summarization': '摘要', 'Reasoning': '推理', 'Q&A': '问答',
'Generation': '生成', 'Extraction': '抽取'
}
DIFFICULTY_MAP = {'Easy': '简单', 'Medium': '中等', 'Hard': '困难', 'Expert': '专家'}
MODEL_TYPE_MAP = {
'Model_Alpha (7B)': '阿尔法7B', 'Model_Beta (13B)': '贝塔13B',
'Model_Gamma (70B)': '伽马70B', 'Model_Delta (MoE)': '德尔塔MoE'
}
FAILURE_TYPE_MAP = {
None: '无失败', 'Logical Contradiction': '逻辑矛盾',
'Outdated/False Information': '过时错误信息',
'Calculation Error': '计算错误', 'Severe Fabrication': '严重编造',
'Refusal': '拒答'
}
def preprocess_data(input_path, output_path):
df = pd.read_csv(input_path, encoding='utf-8-sig')
# 应用映射
df['domain'] = df['domain'].map(DOMAIN_MAP)
df['prompt_type'] = df['prompt_type'].map(PROMPT_TYPE_MAP)
df['difficulty'] = df['difficulty'].map(DIFFICULTY_MAP)
df['model_type'] = df['model_type'].map(MODEL_TYPE_MAP)
df['failure_type'] = df['failure_type'].map(FAILURE_TYPE_MAP)
# 布尔字段映射
bool_cols = ['requires_calculation', 'requires_current_info']
for col in bool_cols:
df[col] = df[col].map({True: '是', False: '否'})
# calculation_accuracy和current_info_accuracy保留空值，不填补
df.to_csv(output_path, index=False, encoding='utf-8-sig')
return df
六、项目文档展示
七、总结
本文围绕大语言模型性能评估缺乏系统性、多维度的现实问题，设计并实现了一个基于大数据的LLM多维度性能评估与可视化分析系统。系统以10万条覆盖6个知识领域、5种题型、4个难度层级的LLM评估记录为数据基础，引入Hadoop分布式存储与Spark并行计算框架，围绕任务特征、模型效能、失败模式三大维度构建了18项分析指标。任务特征维度完成领域题量分布、题型结构构成、难度层级占比、清晰度与复杂度均值及上下文相关度统计，模型效能维度实现各模型综合得分、幻觉、事实性、有用性、安全性对比及领域×模型效能热力矩阵，失败模式维度统计失败类型构成、模型失败交叉对比，并针对需计算和需时效信息两类子集分别计算准确率。
算法层面引入K-Means聚类对多维性能指标进行无监督分群，定位高性能画像簇，同时采用FP-Growth关联规则挖掘领域、题型、难度与失败类型的高频组合，定位高风险任务模式。预处理模块完成类别字段中英文映射并保留条件空值不作填补。前端基于ECharts构建可视化大屏，支持柱状图、热力图、饼图等多图表联动展示。系统测试表明，该系统可为LLM研究人员与算法工程师提供模型选型和优化方向的数据支撑，同时为大数据分析方向的工程实践提供了一套完整的参考范例。
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