解读

面试官想确认三件事：

1. 你是否意识到百万级合成数据不可能全量人工标注，必须做科学抽样；
2. 你是否能把统计抽样理论与大模型数据特点（分布漂移、幻觉、自我增强）结合起来；
3. 你是否能在国内合规框架（《生成式 AI 管理办法》《个人信息保护法》）下给出可落地的LLMOps 流程，而不是只背公式。

知识点

1. 有限总体修正：当抽样比>5% 时必须使用，否则置信区间会被低估。
2. 分层抽样（Stratified Sampling）：按业务域、指令类型、风险等级、语言分布先分层，再在各层内做简单随机或系统抽样，可把方差降 20%–40%。
3. Clopper-Pearson 精确区间：对**二分类指标（幻觉率、事实率）**在 95% 置信水平下最保守，国内监管报告普遍要求。
4. DEFF（设计效应）：分层+聚类后，有效样本量 = 名义样本量 / DEFF，DEFF 通常取 1.2–1.5做预算。
5. 双人标注+第三人仲裁：国内头部厂商过备案时，一致性κ≥0.75是硬门槛。
6. 动态抽样（Active Quality Monitoring）：利用模型自评分数+不确定性估计把人工预算向“低置信”样本倾斜，可在同等标注量下把区间宽度再压缩 15%。
7. 合规留痕：抽样方案、随机种子、标注记录、区间计算脚本需写入 Model Card，供网信办抽查。

答案

步骤一：定义指标
把“人工验证”聚焦为二分类指标：幻觉率 p，要求估计值 p̂ 的95% 双侧置信区间半宽≤2%。

步骤二：样本量初算
采用Clopper-Pearson 精确区间，在最保守 p=0.5 下：
n₀ = Z²₀.₉₇₅ × p(1-p) / e² = 1.96²×0.25 / 0.02² ≈ 2401 条
因总体 N=1 000 000，抽样比 0.24%<5%，有限总体修正可忽略；考虑分层设计效应 DEFF=1.3，向上调整：
n = n₀ × DEFF ≈ 3122 条
为防标注流失（κ<0.75 需重新标注），实际抽取 3500 条，预留 10% 冗余。

步骤三：分层抽样
先按业务域（百科、客服、代码、创意写作）+风险等级（高、中、低）二维交叉分层，共 12 层；各层样本量按奈曼分配（与层内标准差√pᵢ(1-pᵢ) 成正比）计算，确保层内最少 50 条，防止空层。

步骤四：标注流程

1. 每层内用Python secrets 模块生成随机种子，保证可复现；
2. 双人盲标+第三人仲裁，κ<0.75 的层整层重标；
3. 记录每条样本的模型版本、prompt、温度、top-p，用于后续漂移检测。

步骤五：区间计算
用Clopper-Pearson 精确区间计算总体 p 的 95% 置信区间；若半宽>2%，触发二次抽样，二次样本量按“区间宽度与 1/√n 成正比”线性估算，最多再抽 1500 条，总成本可控在 5000 条以内。

步骤六：LLMOps 闭环
把抽样方案、随机种子、区间脚本打包成Docker 镜像，在GitLab CI中每晚自动：

1. 对比新生成数据与已抽样分布的KL 散度；
2. 若 KL>0.05，自动触发增量抽样 500 条，更新区间；
3. 结果写入MLflow+MinIO，供审计。

拓展思考

1. 若指标从“幻觉率”升级为连续型评分（0–5 分），可改用t 分布+有限总体修正，所需样本量会降到800–1000 条，但需验证评分正态性（Shapiro-Wilk p>0.05）。
2. 在多模态场景（图文对）中，同一“样本”可能含 5–10 张图，需把图-文对视为聚类单元，DEFF 会飙升至 2–3，样本量需翻倍，此时可引入**两级抽样（先抽 prompt，再抽图文对）**降低成本。
3. 国内备案越来越强调可解释性，下一步可把抽样-标注-区间计算全流程做成 Streamlit 可视化，让监管人员在线调整置信水平、半宽阈值，实时看到所需样本量，把统计概念转化为业务语言，这是面试官最爱听的“端到端落地”故事。