大模型评测测试集构建技术方案分析

大模型评测测试集构建技术方案分析

基于提供的可研报告（《电网数字化项目可行性研究报告：国网河北电力-2025年数字化法治建设-设计开发实施项目》），该项目聚焦于利用人工智能（AI）和“光明电力大模型”（以下简称“光明大模型”）构建数字化法治平台，包括合规智能问答、态势智能感知、数字化普法展馆、合同智能审查辅助工具箱、案件智能化分析应诉工具箱等模块。这些模块高度依赖大模型的自然语言处理（NLP）、文本生成、知识推理等能力。为确保大模型在法治场景下的可靠性和有效性，报告隐含了对模型评测的需求（如在4.3.2系统开发、4.4技术方案和7估算书中提到的测试工作量），但未直接详述测试集构建方案。下面，我基于报告的核心内容（如数据来源、功能需求、技术路线）和行业标准实践（如NLP评测范式），分析大模型评测的测试集构建技术方案。分析分为整体框架、数据来源与采集、构建流程、评测指标与挑战等部分。

1. 整体框架

报告强调项目以“光明大模型”为核心，结合大数据分析、知识图谱和AI推理，实现法治合规的智能化应用（如政策解读、合同审查、类案推荐）。测试集构建的技术方案应服务于模型的端到端评测，确保模型在电力法治领域的泛化能力。框架设计如下：

• 目标导向：测试集用于评测模型在报告中提到的6大场景（如法律智能咨询、合同智能审查、类案推荐）的性能，覆盖生成任务（e.g., 智能出题、智能建议）、理解任务（e.g., 文本分析、风险识别）和检索任务（e.g., 知识问答）。
• 分层结构：测试集分为基准测试集（通用法治数据）和领域特定测试集（电力合规数据），比例建议为30:70，以匹配报告的电力行业特性。
• 规模与多样性：基于报告估算（如表-3设计开发工作量：需求调研、功能测试），测试集规模至少1000-5000样本（视模块而定），覆盖多模态数据（文本、图像、视频，如数字化普法展馆的文生图）。
• 工具与技术栈：利用报告提到的技术路线（4.4.2：大模型微调、NLP工具），结合开源框架如Hugging Face Datasets、LangChain进行构建。报告中提到的集成（如数据中台、人工智能平台）可支持数据自动化采集。

2. 数据来源与采集

报告提供了丰富的内部和外部数据源，这些可作为测试集原料。采集需遵守报告的非功能需求（3.3：数据安全、兼容性）和集成需求（3.2：数据中台获取涉诉案件、政策法规）。

• 内部数据来源（报告2.1-2.4现状分析、4.3.2系统开发）：
• 公司规章制度、合规知识库（e.g., 合规智能问答模块：规章制度录入、更新）。
• 历史合同、案件数据（e.g., 合同智能审查：合同文件、审查要点；案件工具箱：庭审案例、证据分析）。
• 员工合规数据（e.g., 员工合规画像：学、考、评、培记录）。
• 普法展馆素材（e.g., 文本、图像、视频素材库：预置素材、用户上传）。

• 采集方式：通过数据中台（集成方式：数据集成，传输频率：每天）自动化拉取脱敏数据；人工补充标注（如报告4.3.1：需求调研报告）。

• 外部数据来源（报告1.3必要性分析、3.1业务需求）：

• 法律法规、政策文件（e.g., 国家企业信用信息公示系统、中国市场监管行政处罚文书网）。
• 行政监管事件、涉诉案件（e.g., 立案信息、裁判文书，通过数据中台获取）。

• 采集方式：服务集成（e.g., 人工智能平台实时对接光明大模型）；爬虫或API（如报告4.3.2.2.1：态势感知结果查询），确保合规（报告1.2依据：网络与信息系统安全管理办法）。

• 采集原则：

• 多样性：覆盖报告中提到的多维度（如专业、单位、时间），包括正样本（合规文本）和负样本（风险文本）。
• 隐私保护：脱敏处理（e.g., 匿名化合同金额、涉案方），符合报告4.4.3非功能要求。
• 规模估算：基于表-8功能清单（如5000条普法案例库新增），初始采集10万条原始数据，过滤后构建测试集。

3. 测试集构建流程

基于报告的技术方案（4.4.1系统架构：微服务+大模型；4.4.2技术路线：LLM微调、知识图谱），构建流程采用半自动化方法，确保高效性和准确性。流程分为4步：

1. 数据预处理（报告4.3.1：数据库设计、数据字典）：
2. 清洗：去除噪声、重复（如使用Pandas处理规章制度文本）。
3. 分割：按报告功能模块分割数据（e.g., QA测试集从合规问答提取；生成测试集从智能出题提取）。

4. 多模态处理：对于普法展馆，结合文生图功能，使用OCR（报告4.3.2.2.5：图片联播导览）提取图像文本。

5. 样本生成与标注（报告4.3.2：智能出题、态势分析）：

6. 自动化生成：利用光明大模型初步生成样本（e.g., 输入政策法规，生成问答对或风险提示；类似于报告4.3.2.1.3：智能出题，选择出题范围自动生成）。
   • 方法：Prompt Engineering（如“基于此法规，生成5个合规问答”），生成后过滤低质量样本。
7. 人工/半自动标注：法务专家标注 ground truth（e.g., 合同审查：标注风险点位置、修改建议；报告4.3.2.4.2：高频风险识别）。
   • 工具：LabelStudio或Prodigy，支持众包标注（涉及用户：省公司法律部）。

8. 增强多样性：数据增强技术（如同义词替换、回译），覆盖报告中提到的边缘场景（e.g., 法规变更对比）。

9. 测试集分割与平衡（报告4.5.3项目进度：测试阶段）：

10. 分割比例：80%训练、10%验证、10%测试（报告未指定，可根据工作量表-3调整）。
11. 平衡：确保类别均衡（e.g., 合规 vs. 非合规样本1:1），使用Stratified Sampling。

12. 格式：JSONL或CSV（e.g., {"input": "法规文本", "output": "解读总结", "label": "准确"}）。

13. 质量验证与迭代（报告4.3.3系统实施：测试）：

14. 验证：计算Inter-Annotator Agreement（e.g., Kappa系数>0.8）。
15. 迭代：基于初步评测结果（如准确率<90%），补充样本（报告1.4效益：胜诉概率90%以上作为阈值）。

4. 评测指标与工具

报告强调预期成效（如1.4：合同审查时间减少70%、准确率90%），测试集评测需量化这些指标。

• 任务特定指标：
• 生成任务（e.g., 智能建议）：BLEU/ROUGE分数（文本相似度）、Perplexity（流畅度）。
• 理解任务（e.g., 风险识别）：Accuracy、Precision、Recall、F1-Score。
• 检索任务（e.g., 类案推荐）：MRR（Mean Reciprocal Rank）、NDCG（Normalized Discounted Cumulative Gain）。

• 多模态（e.g., 文生图）：CLIP分数（图像-文本匹配）。

• 整体指标：

• 鲁棒性：噪声测试（e.g., 法规变体）。
• 效率：推理时间<1s（报告4.4.3：性能要求）。

• 偏置检测：Fairness指标（如报告3.1：基层员工合规能力掌控）。

• 工具集成：

• 评测框架：GLUE/SuperGLUE变体，定制为法治基准。
• 自动化：使用code_execution工具（如Python脚本：import evaluate from huggingface_hub）运行批处理评测。

5. 潜在挑战与优化建议

• 挑战：
• 数据稀缺：电力法治数据专业性强（报告1.3：法规查询不便），可能导致测试集覆盖不足。
• 隐私与合规：外部数据采集需严格审核（报告1.2依据）。

• 动态更新：法规变化频繁（报告4.3.2.2.4：政策智能分析），测试集需定期刷新。

• 优化：

• 联邦学习：跨单位共享脱敏数据（报告3.2集成：数据中台）。
• 成本控制：基于表-7/表-8功能清单，测试集构建纳入开发工作量（e.g., 20%时间用于测试）。
• 效益评估：构建后评测模型，提升报告预期的经济效益（如每年节约20万元人力成本）。

此方案紧扣报告需求，确保大模型在电力法治场景下的实用性。如需具体代码实现或外部基准数据集，可进一步使用工具补充。