为什么大模型需要评测？
对大模型评测，是为了发现问题以及明确改进路径。
评测可以精准定位大模型的不足，明确大模型的改进方向。通过系统化、量化的问题分析，可以为模型优化提供依据。
但是大模型的评测并不容易，尤其是如何全面、系统的量化模型问题，不仅仅需要技术能力，也需要系统的评测框架。不过也不用太担心，其实跟传统的机器学习等算法评测框架类似，只是多了一些评测纬度而已。
接下来将从6个方面来讲解大模型的评测：
一、大模型评测体系
用一张图先总结一些，大模型的评测体系。大模型的评测可以分为3个关键组成部分：“评什么”(维度、指标、数据)、 “怎么评”(模式、流程)、 “评到什么程度”(主客观指标、基准与专项评测集)。
接下来我们详细拆解一下，每个模块的细节。
二、大模型评测维度
大模型的评测维度，一般可以分为3个，分别是通用能力、场景应用、行业应用。
具体内容可以查看下面的表格。
三、大模型评测模式
静态评测，指的是用固定数据集评估模型的性能指标。
动态测评，指的是模型实际使用反馈。
详细解释可以看到下面表格。
四、大模型评测方法
模型的评测方法，主要有3种，分别是：客观性评测、基于人的主观性评测、基于模型的评测。
详情见下表。
• 客观性评测：有标准答案可对比，适合“对错”或“是非”的判断，如分类、问答、翻译等；
• 基于人的主观性评测：没有唯一标准，需要评委主观感受，如写作风格、表达效果、创意度等；
• 基于模型的评测：用更强或专门的模型来评估被测模型输出，可减轻人力负担，但依赖评测模型自身的可靠性。
这三类方法通常互相配合，用于评估大模型在不同层面的表现，从准确性到可读性、再到可扩展性和创意度等多维度获得全面的质量衡量。
五、大模型评测指标
大模型的评测指标，主要分为客观评测指标、主观评测指标。
1、客观评测指标
请看下方表格。
2、主观评测指标
请看下方表格。
六、大模型评测集
大模型评测集，我们可以寻找网上公开的评测集，也可以自己进行构建。
1、网络公开常用基准评测集
详见下表。
2、自建评测集（专项评测集、实用性评测集、生成数据评测集）
因为每家公司业务场景都不一样，并且很多数据是不能公开的，因此需要建立内部的评测集，建立内部评测集，可以参考下面的标准进行建立。
专项评测集、实用性评测集、生成数据评测集，基本上都是公司自建，也可以向第三方公司进行采购（非常贵）。
七、评测方案举例
1、需求背景
业务场景：
1）手机电商平台或官方商城会收到大量用户对产品的评论和评分，评论内容质量高低不一。
2）平台希望能将“优质、有参考价值”的评论优先展示给潜在消费者，从而提升购买决策效率和用户满意度。
核心目标：
1）建立一套“评论打分”或“评论质量判别”模型，对海量评论进行分级处理（如评分、分类、过滤等）。
2）选出“优秀评论”优先呈现，并且保证对用户的多样化需求（如正面/负面、简洁/详细等）都有兼顾。
应用价值：
1）帮助潜在消费者快速获取有用的信息，减少繁琐的评论浏览成本。
2）为商家提供真实、有效的用户反馈，便于后续产品优化和售后服务提升。
3）促进良性的社区氛围，激励更多用户写出更有价值的评论。
2、评测维度
1）通用能力：语言理解与生成
关注点: 模型能否准确理解并评估用户评论的语义、情感与逻辑；能否对评论做合理的生成式概述或要点提炼。
2）场景应用：用户评论评分
关注点：关注模型是否能根据标准正确的对用户评论进行打分。
3）行业应用：零售 / 电商
关注点: 用户评论通常涉及价格、体验、售后、促销等多维度；还可能有跨品牌或跨机型对比内容，需要模型对产品属性和行业特性的理解。
3、评测模式
1）静态评测（离线测试）
在历史评论数据上进行一次性或周期性的离线跑分，检测模型对已知评论的分类或打分准确度。
2）动态评测（在线监控）
模型上线后，实时或周期性收集新评论的数据和用户行为反馈（如点击率、阅读完成度、是否被举报等），评测模型在线实际表现并进行滚动改进。
4、评测方法
- 客观性评测
有明确参考标准或“地面真值”（如标注好的“优质评论”标签）可供对比，通过准确率、F1 等数值指标量化模型效果。
- 基于人的主观性评测
让人工评审员对模型输出的“优质评论”进行打分或排名，看其与人工判断的优劣评论是否一致。
- 基于模型的评测
用更高级或专门的评估模型，对被测模型选出的“优质评论”进行判定或评分（如 GPT-4 、豆包等）。
5、评测指标
1）Precision / Recall / F1（在优质评论检测场景中）
设定“优质评论=正例”，衡量系统在打分阈值后选出的评论中正确率（Precision）以及应选的优质评论被选中的覆盖率（Recall），并用F1综合评估。
2）Accuracy（整体准确率）
若有多档评分（如 1 星 ~ 5 星），可用准确率考量模型在各档评分与人工标注的一致程度。
3）NDCG（Normalized Discounted Cumulative Gain）
适用于排序场景：若模型对评论进行排序，再与“人工排序”对比，看前排展示的评论是否与理想排序相符。
4）主观评分（MOS 或 Likert）
人工读评模型选出的高质量评论，用问卷或量表（1~5）评估“内容深度”“有用度”等，取平均分（Mean Opinion Score）。
5）用户行为数据（动态评测）
• CTR（Click Through Rate）：用户对推荐评论的点击率；
• Engagement：评论阅读时长、点赞、回复等；
• 投诉/举报率：若优先展示评论引发负面反馈，可视为模型效果差。
6）覆盖率 / 多样性指标
检查推荐出来的评论是否均为一致立场或单一类型；可统计“正面/负面评论比例”“短文/长文比例”等。
6、评测集构建
1）数据来源
历史评论库：从官方商城/电商平台/社交媒体中抓取大量已发表的手机产品评论；
用户行为日志：包含点击、点赞、投诉、分享等数据，可辅助动态评测。
2）标注方式
人工为部分评论标注“优质 / 普通 / 劣质”标签，或更细分档次（1~5分）；
可能还需要标注评论的“情感极性”（正面/负面/中性）和“主题标签”（如续航、外观、性能、价格等）。
3）规模 / 覆盖
选取不同机型、不同时间段的评论，避免数据分布偏差；
包含多种语言或方言（若业务跨地区），并保留一定比例的噪声或极端评论做稳健性测试。
4）拆分与更新
训练集 / 开发集 / 测试集，或直接在已有模型基础上以“测试集”+“在线流量”结合评估；
定期添加新机型或新周期评论，持续更新评测集。
7、评测流程
1）静态评测阶段
1-模型训练或加载预训练模型，基于历史评论集进行微调；
2-在离线测试集上评测：计算Precision、Recall、Accuracy等；
3-调参或改进模型：根据结果不断修正打分阈值或模型结构。
2）上线灰度及动态评测阶段
1-灰度发布：将评论打分模型作用在部分流量上；
2-采集用户反馈：点击、举报、停留时长、二次交互（是否点赞或回复）等；
3-定期评估与调优：对用户反馈做数据分析，调整策略（如阈值、过滤规则）或重新标注意见，形成新一轮离线评测与在线更新的闭环。
3）定期回归测试
每个版本升级或模型迭代后，重新在固定测试集和实时流量中做对比评估，确保性能没有出现回退。
八、案例举例
案例场景：某手机电商平台在“双十一促销期”每天涌入上万条评论，其中包含大量水评、简短无意义评论或重复刷单评论，也有极少数高质量的使用心得。
实施步骤（简化版）：
1）从过去三个月的评论中，抽取 2 万条人工标注为“优质/普通/劣质”三档，作为离线评测集；
2）使用基座语言模型（LLaMA/ChatGLM/Qwen等）进行评论打分训练，在离线评测时达成 F1=0.85；
3）在灰度流量（10%用户）上线，观察真实用户对“已打分为优质评论”置顶展示的点击率、点赞率提升 20%，举报率保持在较低水平；
4）观察一周后，收集到新的用户评论数据，将其与已标注评论混合形成增量测试集，不断迭代打分策略；
5）最终在双十一大促期中，把优质评论精准展示，提高了商品页内容的有用度与转化率。
结果：
•平台发现“优质评论”引导下，用户浏览时长和下单转化率明显高于仅随机展示的对照组；
•进一步结合主观评测（MOS 评分）与用户行为数据，确认模型能持续输出较为理想的“优质评论列表”。
通过以上内容，我们可以看到大模型评测并非遥不可及。在借鉴传统机器学习评测方法的基础上，合理扩充大模型特有的评测维度（如对话连贯度、多模态数据处理、行业知识适配等），就能在“评什么、怎么评、评到什么程度”三个关键问题上给出清晰答案。
面对具体业务场景（如“手机产品用户评论打分，选择优秀评论优先展示”），我们既能沿用离线静态评测的客观指标，又能结合在线动态评测的用户行为反馈，辅以基于人工或更高级模型的主观打分，形成一套灵活、系统的评测框架。
这样的大模型评测路径既能及时发现模型短板，也能为后续持续迭代和优化提供可靠依据，从而在保证技术可行性的同时，真正让大模型在实际业务中落地生根、创造价值。
以上就是如何评测模型效果的全部内容，希望对大家有帮助。