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大语言模型的多垂类快速评估与 A/B 测试

news 来源：原创 2025/4/28 5:28:20

简介

行业领先的模型构建企业携手澳鹏（Appen）开展了一项极具挑战性的项目。针对 3 至 6 个大型语言模型（LLM），在广泛的通用领域及复杂专业领域（如医疗保健、法律、金融、编程、数学和汽车行业等）中，进行了快速冲刺式的评估。依托澳鹏专业的评估团队和先进的人工智能数据平台，项目在紧凑的时间内高效推进。每个为期 5 天的冲刺阶段，完成超过 5 万条标注，最终累计完成了超 50 万条标注，有力地保障了模型的快速迭代与持续优化。这些评估全面考量了模型的准确性、相关性，同时确保其严格遵循负责任的人工智能标准。

目标

本项目的核心目标在于，对多个大型语言模型在不同行业中的性能进行精准评估与显著提升。通过严谨的结构化评估和科学的 A/B 测试，深入剖析模型的实际效能，确保其不仅能契合各行业的特定需求，更能严格遵循负责任的人工智能原则。

挑战

在多个大型语言模型及不同领域间开展快速冲刺评估，面临着诸多严峻挑战：

特定领域的复杂性：各领域（如法律、医疗、金融等）语言具有独特的细微差别，需确保评估能精准反映这些特点，这对评估的专业性和细致度要求极高。
大规模标注任务：要在处理超 50 万条标注的庞大工作量下，始终维持高度的一致性和优质的数据质量，无疑是一项艰巨的任务。
模型对比评估：同时对 3 至 6 个不同的大型语言模型进行并行评估，需要一套严谨且可扩展的评估方法，以保证评估结果的科学性和公正性。
负责任的人工智能标准：确保模型严格遵循人工智能伦理准则，包括有效减轻偏差、保证算法透明等，是项目必须坚守的底线。
时间紧迫：每 5 天的冲刺阶段需完成 5 万条标注，这对项目的流程效率和团队协调能力提出了极高的要求。

解决方案

为有效应对上述挑战，澳鹏精心构建了一套结构化的评估框架：

专业评估人员招募：汇聚了来自医疗保健、法律、金融、编程等多个复杂行业的主题专家，他们凭借深厚的专业知识，确保评估严格契合各行业的特定标准，为高质量评估奠定坚实基础。
结构化 A/B 测试流程：评估人员从准确性、相关性、流畅性以及伦理合规性等多个维度，对模型在不同领域的回复进行全面评估，并细致地对输出结果进行排名，为模型优化提供清晰指引。
数据管理与质量控制：充分发挥澳鹏人工智能数据平台（ADAP）的优势，实现工作流程的高效简化，大规模数据标注的有序管理，通过多重质量控制手段，确保数据的高质量输出。
基准测试与洞察输出：通过生成详细的模型性能比较洞察，为模型的优化提供关键依据，助力模型在回复质量和领域适应性方面实现显著提升。