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如何使用WritingBench评估AI模型的写作能力？

2025-08-28

1.2 K

使用WritingBench进行评估主要分为以下步骤：

1. 环境准备

由于项目未提供requirements.txt，需要手动安装：

Python 3.8+环境
基础依赖库：torch(建议GPU版)、transformers、requests等

2. 数据获取

从GitHub克隆或下载ZIP包后：

主要数据存储在benchmark_all.jsonl文件
包含1239个任务描述、参考材料和评分标准

3. 模型测试

典型测试流程：

加载目标写作模型
读取任务描述生成文本
保存生成结果到response.txt

4. 执行评估

两种评分方式选择：

大模型评分：配置LLM的API密钥后运行llm.py
评判模型评分：需提前下载7B参数的专用评判模型

最终输出包含5个维度(如逻辑性、专业性等)的详细评分结果，可通过修改prompt.py自定义评分标准。

本答案来源于文章《WritingBench：测试大模型写作能力的基准评估工具》

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