人工智能大模型评测平台白皮书.pdf

『弈衡』人工智能大模型

评测平台白皮书

（2024年）

发布单位：中移智库

编制单位：中国移动通信研究院

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2.1应用需求3

2.2评测内容4

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3.1业界典型大模型评测平台6

3.2各平台的优劣势分析8

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4.1设计原则和思路10

4.2平台整体架构11

4.3平台特色及创新点12

4.4平台主要功能13

4.5平台主要优势16

4.6成功案例与应用实践17

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人工智能技术的迅猛发展带来了AI大模型的广泛应用，这些模型在自然语言处理、图像

识别、数据分析等领域展现出巨大潜力。然而，随着模型规模和复杂性的增加，如何发现模

型的长短板并开展针对性优化，如何在实际应用场景中选取合适的模型，已成为大模型评测

领域亟待解决的新挑战。目前的人工评测方法存在效率低下、评测组织有效性不足、结果管

理无序和评测体系更新缓慢等问题，这些问题制约了AI技术的健康发展和创新应用。

为了解决这些挑战，我们确立了构建一个高效、系统化且可信赖的AI大模型评测平台的

愿景。该平台将通过自动化和智能化技术，提升评测效率，确保流程的组织性和管理的有序

性，并支持评测体系的持续拓展和演进。具体愿景如下：

1.提高评测执行成效

为了提升AI大模型的评测成效，评测平台必须适应模型规模和复杂性的增加，能够细致

分析和处理大量的测试案例，并考虑到多样化的数据集和应用场景。同时，由于不同应用领

域对AI大模型的评测标准和方法有着不同的需求，评测平台应提供多样化的评测方式以满足

这些需求。此外，通过提升自动化程度，可以降低人工测试成本，实现常态化的评测。自动

化评测平台通过预设的流程和算法能够快速评估模型性能，这不仅加快了研发和迭代过程，

而且也便于集成最新的评测技术，进而缩短整个评测周期。

2.加强评测全面客观性

为了加强AI大模型评测组织的效率和有效性，首先需要实现评测流程的标准化，这有助

于减少人为差异和错误，同时模块化设计确保了评测流程的定制性和灵活性。其次，确保评

测结果的一致性和可重复性至关重要，这可以通过消除人为不一致性来实现，从而保证每次

评测都能得到相同的结果，并且评测过程可以无限次地重复。此外，集成多样化的评测体系

是提高评测全面性的关键，这不仅包括准确率，还应涵盖伦理考量等多个维度。最后，提供

动态和实时的反馈机制，可以帮助开发者迅速了解模型性能，从而实现快速迭代和优化。通

过这些措施，可以显著提升评测组织的效率和有效性，为AI大模型的持续改进和创新提供坚

实的基础。

3.增强结果管理规范性

为使AI大模型评测平台的结果管理更加规范，首先，平台应能够自动记录和存储评测结

果，这不仅能减少错误率，而且确保了数据的完整性和可追溯性。其次，它配备强大的查询

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功能，使得用户可以轻松地查询和比较不同评测周期的结果，从而提高结果分析的效率，并

快速识别出模型性能的变化趋势。第三，平台支持对模型的表现进行长期跟踪与评估，使用

户能够全面评估模型的稳定性和泛化能力，同时监测性能退化，及时发现并解决潜在问题。

最后，集成工具使用户能够更直观地理解复杂数据，并通过图表等形式把握关键信息，从而

辅助决策过程。综合这些特性，AI大模型评测平台为结果管理提供了一个有序、高效且易于

操作的平台，极大地促进了模型的深入分析和持续改进。

4.保障评测体系演进性

AI大模型评测平台致力于保障评测体系的持续演进，首先，平台能够快速响应市场变化，

及时吸收最新的研究成果和技术突破，以此来更新评测框架，确保评测体系的时效性和前沿

性。其次，它支持持续的研发创新，可通过全面而深入的评估，精准地识别出潜在的问题和

改进空间，为模型的迭代和优化提供指导，从而激发创新思路。第三，