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在教育研究场景中如何实现多模型对比测试？

2025-08-25

搭建标准化评测平台的实施方案

针对学术研究需要的模型对比需求，可通过DeepInfra构建自动化测试环境：

测试数据集准备：
1. 使用平台支持的application/jsonlines格式批量导入问题集
2. 设计包含复杂度分级的测试用例（常识/推理/专业领域）
并行测试架构：
1. 为每个模型创建独立测试线程
2. 通过model=meta-llama/Meta-Llama-3-70B-Instruct等参数指定模型
3. 记录响应延迟、结果长度等元数据
量化评估体系：
1. 使用BLEU、ROUGE等算法自动评分
2. 建立人工评估标尺（1-5分制）
3. 生成对比雷达图可视化关键指标

完整流程示例：
1. 用Python多线程发起并行请求
2. 将结果存储至Pandas DataFrame
3. 使用Matplotlib绘制耗时/质量曲线
4. 输出Markdown格式的评测报告