在AI模型快速迭代的时代，评测体系不再只是“验证效果”的终点，而是驱动模型优化的起点。本文以“从零到一”的视角，拆解如何构建一套可复用、可扩展的自动化评测体系。
在大模型的训练中，模型评测始终是不可或缺的一个环节，模型的优势劣势、迭代方向、迭代成果、与国内外竞品的差距、是否存在硬伤？如果没有评测，以上所说的这些都无法判断。因此近2年来「模型评测」相关岗位，需求出现了井喷，各大公司都紧锣密鼓地搭建模型评测团队。
然而与此同时，各大公司又在布局另一件事：自动化评测，即用大模型评测大模型
判断模型是否可靠，难道不应该用人类吗？既然如此，为什么要用模型来评测模型？原因很简单：
当前人类团队的评测产能，开始跟不上评测需求了
这个跟不上需求，主要体现在两个维度：
一是评测进入专项深水区，人类有点跟不上节奏了，比如代码生成等评测任务。对于这些数据，人类评测往往需要投入大量时间成本，而且在不少情况下，评测人员本身也难以准确判断结果的对错；
二是随着模型迭代速度不断加快，评测需求呈指数级增长，现有团队已难以承载；而如果单纯依靠扩充人力来解决，不仅效率低，还会带来显著的成本压力。
作为在职的 SFT&模型评测项目经理，本文就从一个 AI 训练从业者的视角，分享从0到1搭建起自动化评测流程的核心思路。
第一步：改造原有评测流程
搭建自动化评测流程之前，不妨先从常规评测流程入手，思考常规流程可以如何用大模型进行改造。
常规的模型评测流程是这样的：
常规评测流程本身已经相当科学，但正如前文所述，它在效率与成本上存在明显瓶颈。那么，如何利用大模型对其进行改造？一个直观的思路是，将评测团队中部分重复性强、规则性明确的工作逐步交给模型完成。
例如在规则撰写环节，过去需要人工整理背景与要求，而现在我们只需向 AI 口述项目背景、评测需求和重点关注的维度，就能快速生成一份初版的评测规则文档。在此基础上，人类再进行修订和优化，就能够节省大量时间与精力。
需要注意的是，若目标是自动化评测，那么面向 AI 的规则文档与面向人工评测员的文档会有所差异，这一点我们会在后文展开。
敲定规则文档后，我们需要让 AI 进行试标，看看输出的内容、结构等，是否符合我们评测的需求？这也是让 AI 接管评测的重要一步，而这一步的关键在于：prompt 的构建。我们需要根据规则来撰写一段清晰、明确的prompt，让 AI 能够理解，它应该如何对每条数据进行评测，并且给出评测结果。完成 prompt 之后，就可以进行小批量的试标了。
AI 试标的过程，本质上是对规则及 prompt 合理性的检验，AI 试标输出的结果符合需求后，我们就可以批量把评测数据交给 AI 进行评测，等待 AI 给出的评测结果。
由于目前 AI 依然存在幻觉问题，因此 AI 给出的评测结果，并不能够百分百置信，更不能够直接用于输出评测报告，它们的凭借结果还需要经过人类团队的验证，因此下一个环节就是：人类验收 AI 评测结果。
如果评测集仅有100~200条数据，直接100%验收即可；但如果评测集的量级较大，如超过500甚至1000条，我们可以采取先抽验30%，看看评测结果是否置信，如果准确率达到95%以上，基本可以判定本次 AI 评测的结果是置信的，也就可以输出评测报告了。
写到这里，一个通用的自动化评测流程，也就初步搭建好了：
可以看到，自动化评测并不是要取代人类，而是让人类团队从大量重复性、低价值的工作中解放出来。通过这套流程，评测人员不再需要全量参与，而是以抽检和纠错为主，从“执行者”转变为“监督者”。
这样一来，团队不仅能保持评测质量，还能在同样的时间里承接更多需求，整体产能大幅提升。
既然 AI 在评测流程中扮演了越来越重要的角色，那么接下来的关键问题就是：如何写好 Prompt。
第二步：针对评测任务构建 Prompt
在评测流程完成初步改造后，AI 已能够接手规则的初版撰写、试标以及正式的评测标注，这意味着自动化评测的框架基本具备。
但真正决定这套体系能否跑得通的关键因素，或者说整个流程的关键节点，其实在于——评测 Prompt 的构建。
我把一个好的评测 Prompt，浓缩为了以下这个公式：
优质评测 Prompt = 明确的评测目标 + 清晰明确的规则文档 + 输出格式约束
一个个来展开。
1. 明确的评测目标
这个没有太多可说的，就是要让模型知道它到底在评测什么？是准确性、相关性、逻辑一致性，还是可读性？如果目标本身模糊，模型的输出就会偏离预期，评测结果也就无法采用。
2. 清晰明确的规则文档
可以这么说，写给模型参考的规则文档，质量要求要比给人类团队的更高。因为人类评测和模型自动化评测，即便最终交付的结果相同，但完成任务的路径差别极大。
在人类团队评测时，即便规则文档存在瑕疵或表述不够清晰，评测员仍可以通过沟通、提问或反馈来澄清困惑，从而修正偏差，最终使得交付的评测数据基本符合评测需求及规则。
而模型不同于人类评测员，首先，模型无法在模糊规则下做出灵活的判断，而是完全依赖 Prompt 提供的信息、指令来进行输出；其次，模型没有这种询问规则制定者的解决路径，它面对模糊规则时只能硬性给出结果，往往偏离真实意图。
因此如果规则在 Prompt 中的表达不够明确，对规则维度的定义不明确，那么自动化评测的结论就会失真，自动化评测不仅无法帮助我们降本增效，反而浪费了大量的时间和资源。
除了各个评测维度的规则以外，评测的方法分值也需要进一步优化。
在人类评测中，常用的是 0/0.5/1、0/1/2，或0–5等较粗粒度刻度。之所以可行，是因为整个流程严格依据评测规则与判定标准，配合质检与验收流程，对存疑数据也可以通过讨论达成评测结果的一致，总体而言，现有的人类评测流程和标准，是科学且置信的。
对模型而言，情况则有所不同。
由于大语言模型的本质是统计学，是概率，这就导致模型的生成结果必然存在抖动。
而模型在面对细微差异时，要么被迫落在同一档，失去区分度；要么因为轻微波动而跨档跳分，造成结果不稳定。长期来看，这会把原本可以忽略的小差异不断放大，与模型自身的输出抖动叠加在一起，使得评测结果在批次之间缺乏一致性，难以作为可靠的参考依据。
因此，在自动化评测中通常需要更细粒度或更长刻度的评分方法，避免出现上述情况，以提高评测的准确度。
3. 输出格式约束
自动化评测意味着规模化的输出结果，因此强制约束模型的输出格式，非常重要。
即便是同一段prompt，即便是同一个模型，可能每次都会输出不同结构的内容，这种结构上的不一致，一旦进入大规模评测，就会带来严重的问题：
首先，人工验收模型评测的结果会非常麻烦，比如有的response只给分数，不给原因，验收就相当于人工重新再评一次这条数据，团队不得不投入大量人力去判断评测结果，那自动化频次的意义何在？其次，不同批次的评测结果缺乏统一的输出口径，就很难进行横向对比，甚至今天输出的数据和下个月的数据没有可比性，版本迭代之间的差异无法量化，导致我们无法判断模型的真实改进幅度。
因此我们在prompt里面，必须要求模型以固定结构输出结果，这是规模化的前提，只有统一格式才能保证后续：人工核验、统计、比对、批量数据整合的可行性。
落到实操上，可以要求模型严格遵循固定的输出结构，比如统一要求以 JSON 格式返回评分和理由，或者以表格形式输出各维度的得分等。
这样做的好处是显而易见的：一方面，结果可以直接被系统化采集和分析，极大提升了规模化的可行性；另一方面，不同版本、不同批次的结果能够保持一致口径，真正形成可比性和可追溯性。
满足上述的三个条件，我们也就得到了一个优质的可用于自动化评测的 Prompt，接下来的重点是什么呢？
是模型。
第三步：评测模型的选用
相信我，如果你真的完整搭建一遍自动化评测流程，会发现选择合适的模型，可能是最麻烦的一步，因为你需要同时考虑三个问题：
性能问题
首先是性能问题，并不是所有的大模型都适合用来作为评测模型。这里的“性能”指的不是通用性能，而是评测方面的性能。
诚然，很多模型在生成任务中表现出色，比如对话流畅、内容丰富、信息密度较大，但当场景切换到自动化评测，反而未必合适，原因在于，评测要求模型更加克制和精准，它要按照固定的规则去判断正确与否、如何给分，而不是发挥创意，对评测数据进行发散的分析。
比如我们在内部的模型选型过程当中，测试了若干个主流大模型，其中有一个模型的表现，让人感到错愕：某thinking大模型，文本生成能力不错，代码能力也是第一梯队，我们本来对其寄予厚望，但很无奈，它在自动化评测场景的表现非常一般，甚至有些让人失望。
举个例子：当我们故意往一条评测数据中，人为加入一些明显的低级错误，并且进行反复评测，按照我们设定的机制和规则，出现这种低级错误，最终得分不可能高于30分…然而，该模型评测结果这样的：
也就意味着，该模型在5次评测中，有4次都没有发现人为添加的低级错误，甚至第3次分数的还更高了。
当然，这个模型还存在一些其他的问题，我们马上就会讲到，也就是：稳定性。
稳定性问题
还是某thinking模型，以另外一条数据为例：
在同一个模型、同一条输入的前提下，我们连续跑了 5 次评测，结果出现了明显的波动：第一次是 52 分，第二次掉到 49 分，第三次又升到 56 分，第四次骤降到 43 分，第五次再回到 53 分。
——整体的浮动范围达到 13 分。
这就会导致同一条数据没有得到相对一致的结论，对于自动化评测体系来说，这种波动是致命的，因为它不够稳定，导致我们无法判断到底哪一次的结论才是置信的，也就无法用它来长期进行评测。
如何解决性能问题和稳定性问题呢？只能不断地尝试，用各种难度的数据进行测试，最终形成几个团队公认的、评测结果较为置信的标杆模型。
选出了标杆模型之后，我们还需要解决第三个问题：成本。
成本问题
在实际的评测任务当中，并非所有的任务难度都很大，如意图识别类的评测相对简单，模型只需判断query的核心意图即可；而代码生成、翻译等任务的评测难度则明显更高，往往需要模型具备强大的理解与分析能力。
这就引出了一个问题：是不是所有的评测都需要用顶尖的大模型去自动化评测？
显然不需要，如果所有任务都一刀切地用顶尖模型去跑，成本会迅速膨胀，老板也不会太开心。因此在自动化评测当中，我们还需要根据任务难度，去匹配合适的模型。
例如低难度、高频次的任务，可以使用参数量较小的模型，以较低的单次调用成本换取覆盖面和效率，加上任务本身难度较小，人工复核的速度也较快，最终能够给出置信的评测结果。
而高难度、对结果准确性要求极高的任务，则必须引入顶尖大模型，成本高一些是可以接受的，但必须保证评测结论的可信度。
所以综合看下来，在实际搭建模型自动化评测流程的过程当中，要踩的坑还是不少的，模型的选择就是一个比较大的坑。
因此模型自动化评测流程的搭建，并不是一蹴而就的，它需要我们耐心地衡量每一步如何改造，才能在提升评测产能的同时，也兼顾评测结果的置信，最重要的是让评测团队的同学，从重复性劳动中解放出来，转而专注于规则优化、误差诊断等更高价值的环节。
完成上述的三个步骤，自动化评测的流程基本也就可以跑通了，当然，搭建这个流程急不得，在兼顾现有业务的情况下，个人预计一个团队要把这套流程搭建起来，一个月的时间还是需要的。
总结
简单总结一下。
在方法论层面，自动化评测的构建可以概括为三个核心步骤：
- 流程改造：使AI能够逐步接手规则撰写、试标与正式评测，形成可执行的自动化工作流；
- Prompt构建：将评测目标、规则体系与输出约束翻译整合进Prompt，保证评测输出的一致性与可统计性；
- 模型选型：在性能、稳定性与成本之间找到平衡。
如果缺少这三步的顶层设计，所有的努力最终都可能流于局部优化。
即便自动化评测搭建完成，人类团队的价值并不会因此消失，相反，评测同学可以从「执行者」转为「裁判员」，不仅一定程度上解放了重复性劳动，也能把精力集中在更高价值的环节上，比如评测规则的优化、评测维度的拓展、异常结果的诊断。
最终的结果就是：同样规模的团队，在自动化体系的加持下，可以承接数倍的评测需求，而质量并不因此下降，反而更加稳定且置信。
感谢各位看到这里，浮躁的时代能将长文读到最后实属不易。
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