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怎样优化WritingBench的评估流程以适应快速迭代的模型开发？

2025-08-28

1.2 K

高效评估流程构建指南

为提升模型开发效率，可按以下方案优化WritingBench工作流：

自动化流水线：编写shell脚本依次执行：
1. 模型响应生成
2. critic评分（批量处理100个样本）
3. 关键指标统计分析
抽样评估策略：在benchmark_all.jsonl中随机抽取20%代表性任务作为日常测试集，每周全量评估一次
Visualisierung der Ergebnisse：将scores.jsonl导入pandas生成：
- 各领域得分雷达图
- 时间维度进步曲线
- 格式错误词云
环境配置技巧：使用conda创建独立环境，安装transformers时添加[torch]选项确保兼容性

进阶方案：对GPU资源受限的情况，可修改llm.py采用低精度(fp16)评估，速度提升3倍时精度损失<2%。