各个阶段的作用是什么？我理解在NLP的神经网络中，训练阶段会找到词嵌入的最佳参数。但评估步骤的目的是什么？它应该做什么？它与预测阶段有何不同？

回答：

训练、评估和预测是训练模型的三个主要步骤（基本上适用于任何机器学习框架），并用于将模型从研究/开发阶段推向生产环境。

训练：

根据需要解决的问题选择合适的机器学习架构。进行超参数优化以微调模型。然后在数据上训练模型，进行一定数量的轮次。监控损失、准确率、均方误差等指标。

评估：

我们需要将模型推向生产环境。生产阶段的模型只会进行推理，因此我们需要尽可能好的模型。因此，为了根据一些预定义的水平评估或测试模型，需要进行评估阶段。

评估通常在原始数据集的一个子集上进行。在预处理数据时，会进行训练和评估的分割。计算指标以检查模型在评估数据集上的表现。

评估数据是模型从未见过的，因为它没有在这些数据上进行训练。因此，这里期望模型展示最佳性能。

预测：

在对模型进行测试后，我们可以将其推向生产环境。在生产阶段，模型只对给定的数据进行推理（预测）。这里不进行训练。

即使经过彻底的检查，模型仍倾向于出现错误预测。因此，在生产阶段，我们可以从用户那里接收关于模型性能的交互式反馈。

现在，

但评估步骤的目的是什么？它应该做什么？它与预测阶段有何不同？

评估是为了使模型在大多数情况下表现得更好。预测则是为了检查与性能无关的其他问题。