本文探讨了如何创建一个数据集来评估LLM微调模型在结构化数据生成任务中的表现。作者详细列举了评估模型时需要考虑的因素,包括:模型预测的准确性、对域外数据的处理能力、对“一些”、“少数”、“许多”等模糊词语的理解、对不同拼写变体的识别、对复杂事件的处理能力等。作者强调,准确性对于该模型至关重要,并计划通过一系列详细的评估来测试和改进模型。