2. 大模型评测怎么做
大模型评测是 AI 测试中的核心能力。传统测试通常有明确输入和预期输出，而大模型输出往往是开放式文本，可能存在多种正确答案。因此，大模型评测不能只靠简单断言，而要从准确性、完整性、相关性、稳定性、安全性、格式遵循、业务适配等维度综合判断。
面试中问“大模型评测怎么做”，不要只说“让模型回答问题，然后人工看”。更完整的做法是构建评测集、定义评分标准、批量执行、自动化评分、人工抽检、对比不同模型或 Prompt，并输出评测报告。
一、大模型评测目标
评测前要先明确目标。
常见目标：
- 比较不同模型效果；
- 验证 Prompt 修改是否变好；
- 评估智能客服上线质量；
- 评估 RAG 问答准确性；
- 评估安全拒答能力；
- 评估多轮对话能力；
- 评估输出格式稳定性；
- 评估模型升级是否回归。
没有目标的评测容易变成主观体验。
二、评测集怎么构建
评测集是大模型评测的基础。
可以包含：
- 高频业务问题；
- 真实用户问题；
- 边界问题；
- 模糊问题；
- 未知问题；
- 恶意问题；
- 多轮对话；
- 长文本问题；
- 格式要求问题；
- 高风险问题。
每条数据最好包含：问题、标准答案或评分参考、标签、难度、业务场景。
三、评测维度
常见评分维度：
- 准确性：事实是否正确；
- 完整性：是否覆盖关键点；
- 相关性：是否回答用户问题；
- 清晰度：表达是否清楚；
- 一致性：多次回答是否稳定；
- 格式遵循：是否按要求输出 JSON、表格等；
- 安全性：是否拒绝违规内容；
- 业务合规：是否符合业务规则；
- 幻觉率：是否编造信息；
- 引用准确性：是否有依据。
不同 AI 应用可以选择不同维度。
四、评分方式
常见评分方式：
1. 人工评分
人工按评分标准打分，准确但成本高。
2. 规则评分
适合格式、关键词、长度、字段、引用等可规则化判断。
3. 模型评分
用另一个模型作为 judge，根据评分标准打分。
4. 混合评分
规则初筛，模型评分，人工抽检，是比较常见的落地方式。
五、模型评分要注意什么
模型当裁判也可能出错。
要注意：
- 提供清晰评分标准；
- 给出参考答案；
- 要求输出结构化评分；
- 抽样人工复核；
- 避免裁判模型和被测模型偏见；
- 对高风险问题必须人工审查。
模型评分适合提高效率，但不能完全替代人工。
六、稳定性评测
大模型输出有随机性。
可以对同一问题多次请求，观察：
- 答案是否一致；
- 关键事实是否稳定；
- 格式是否稳定；
- 是否偶发幻觉；
- 是否偶发拒答。
Temperature 越高，输出可能越发散。评测时要记录参数。
七、对比评测
常见对比：
- 模型 A vs 模型 B；
- Prompt v1 vs Prompt v2；
- RAG 开启 vs 关闭；
- 新版本 vs 旧版本；
- 不同 temperature 参数。
对比评测要保证评测集、参数和环境一致。
八、评测结果怎么分析
不要只给平均分。
要分析：
- 哪些问题得分低；
- 哪类问题最容易失败；
- 幻觉主要出现在哪些场景；
- 安全拒答是否稳定；
- 格式错误是否集中；
- 新版本相比旧版本提升或退化在哪里。
分类分析比一个总分更有价值。
九、报告怎么写
报告应包含：
- 评测目标；
- 被测模型和参数；
- 评测集规模和来源；
- 评分维度；
- 评分方法；
- 总体结果；
- 分类结果；
- 失败案例；
- 风险问题；
- 优化建议。
十、面试回答模板
如果面试官问“大模型评测怎么做”，可以这样回答：
大模型评测我会先明确评测目标，比如比较模型版本、验证 Prompt 或评估智能客服上线质量。然后构建评测集，覆盖高频业务问题、边界问题、未知问题、多轮问题和安全风险问题。评分维度包括准确性、完整性、相关性、格式遵循、稳定性、安全性和幻觉率。评分方式可以结合规则评分、模型评分和人工抽检：格式和关键词用规则判断，语义质量可以用模型 judge，关键样本和高风险样本人工复核。评测时记录模型版本、temperature、Prompt 和输入输出，最后按问题类型分析失败原因，输出报告和优化建议。
十一、常见追问
追问：AI 输出没有标准答案怎么评测？
可以使用评分标准而不是固定答案，从准确性、完整性、相关性等维度打分，并结合人工或模型评审。
追问：模型评分可靠吗？
可以提高效率，但需要清晰 rubric 和人工抽检，尤其高风险问题不能完全依赖模型评分。
追问：如何判断 Prompt 改动是否变好？
用同一评测集对比 Prompt 改动前后，在相同模型参数下比较得分、失败率、幻觉率和格式错误率。
十二、练习清单
- 构建 50 条评测集；
- 定义评分维度；
- 写评分规则；
- 批量调用模型；
- 保存输入输出；
- 用模型打分；
- 人工抽检；
- 对比两个 Prompt；
- 分析失败样本；
- 输出评测报告。
大模型评测的关键是标准化和可复现。评测集、评分标准、执行参数和分析报告缺一不可。
配套刷题：
