江南体育官方网站江南体育官方网站如何用大模型评估大模型——PAI-Judge裁判员大语言模型的实现简介
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阿里云人工智能平台 PAI 推出 PAI-Judge 裁判员大模型，为用户构建符合应用场景的多维度、细粒度的评测体系，支持单模型评测和双模型竞技两种模式，允许用户自定义参数，实现准确、灵活、高效的模型自动化评测，为模型迭代优化提供数据支撑。相比通用大模型尤其在回答确定性/数学类问题、角色扮演、创意文体写作、翻译等场景下，PAI-Judge 系列模型表现优异，可以直接用于大模型的评估与质检。
随着大模型（LLM）技术的爆发式应用，如何快速、客观评估模型回复质量成为行业痛点。对于回答客观问题的 LLM，目前业内已经有比较成熟的数据集进行效果评测与模型打榜。但是如何对一个开放式生成 LLM 进行效果评估，尤其在知识问答、客服对话、内容合规、RAG（检索增强生成）等场景中，目前主流的评测方式仍存在一定的局限性：
往往局限于单一指标（如BLEU、ROUGE），缺乏一个全面且多维度的评估体系；同时，对于一些没有明确答案的生成式问题，该方法局限性较大；
虽然具备广泛的通用能力，但在特定垂类任务（如评估回复质量）上的表现可能不够精细。同时，使用综合性大模型评估 LLM 回复，可能存在有潜在法务风险、价格昂贵、时间成本高、使用门槛高等问题；
针对以上 LLM 评测过程中遇到的问题与局限性，阿里云人工智能平台 PAI 推出 PAI-Judge 裁判员大模型，为用户构建符合应用场景的多维度、细粒度的评测体系，支持单模型评测和双模型竞技两种模式，允许用户自定义评分标准、评分流程、生成温度等参数，实现了准确、灵活、高效的模型自动化评测，为模型迭代优化提供数据支撑。
截止2025年3月，基于 Qwen 大模型 finetune 的裁判员模型 PAI-Judge 系列，在真实业务场景数据集上，与直接使用高阶通用大模型（如 QwenMax、GPT-4o、Deepseek-v3）做裁判员模型相比，在中文场景中，综合效果明显优于 GPT-4o 与 Deepseek-v3，与效果最好的 QwenMax表 现几乎相当。尤其在回答确定性/数学类问题、角色扮演、创意文体写作、翻译等场景下，PAI-Judge 系列模型表现优异，可以直接用于大模型的评估与质检。
自 PAI-Judge 上线以来，主要涉及：信息抽取、情感辨别、语音助手回复、私域知识问答（包含 RAG）、内容合规审核等真实场景的打分与评测。同时，裁判员模型支持自然语言与 json 两种输出格式，且支持中英文两种任务语言。用户反馈 PAI-Judge 的评测效果可以与行业内的多个头部大模型比肩。
PAI-Judge 是专门针对评测场景设计的大语言模型，与业内一流大模型相比，PAI-Judge 的参数量更小、评测效率更高，具有明显的价格优势。目前限时推广，每个阿里云账号开通即可赠送100万免费 Token！
如果对试用结果满意，想直接使用 PAI-Judge 进行评测，可参考文章最后的裁判员模型 API 使用教程。
在线聊天服务的真实问题与具有挑战性的问题，通过4-5个不同的大模型回复，得到的问答对，再由多人人工标注而得到。
现实生活中的真实问题与回答，包括语音助手的多轮对话、代码类问题的回复对比、通用知识问答等，数据标签由多人人工标注得到。
PAI-Judge 的场景共分成10类，基本可覆盖 LLM 领域涉及的全部问题场景。同时，用户也可以在使用时自行定义更加符合自身业务需要的场景与场景描述。
解答一个可能涉及专业知识或现实世界查询的确定性问题，如历史事实或科学定律，该问题有标准/参
开放交流类指令，通常为询问一个开放领域问题，回复也是开放式的，如闲聊、咨询建议、寻求推荐等
以表达个性化想象和情感为主的写作，注重文学性和原创性，如创作散文、诗歌、歌词、剧本、故事江南欧宝体育、演讲材料、社交媒体帖子、博客、广告营销素材、头脑风暴等
旨在传递关键信息和专业知识的写作，重在内容的准确性、可靠性和权威性，涵盖从实用的电子邮件、求职申请、产品描述、用户手册等到深入的学术论文、医学研究、法律意见书等，以及工程设计、行业分析、经济预测等复杂文件等
阅读理解材料并在材料基础上完成指令任务，如问答、摘要、抽取关键词、抽取主题、生成标题、事实检查等
与计算机代码相关的任务，包括根据需求实现代码、代码修改优化、编程语言转换、分析代码并回复相关问题、软件开发辅助、教育与学习等
截至2025年3月，PAI-Judge 已在多个领域实现规模化应用，涵盖信息抽取、情感分析、语音助手回复优化、私域知识问答（含 RAG 架构）以及内容合规审核等场景。为更直观地展示裁判员模型的评测能力，并深入挖掘其应用价值，我们精选了以下典型场景进行详细解析。
该RAG场景为针对某智能手机的客服机器人回复，主要涉及手机本身的问题回答，涉及多国语言，包括小语种。
是的，更换电池通常需要拆开手机。例如，在【某智能手机系列】的维修指导中提到，为了更换电池，首先需要将手机关机并取下SIM卡托，然后将手机放在加热平台上加热5分钟，之后使用专门的工具来拆开电池盖[5]。这表明更换电池的过程确实涉及到拆卸手机的操作。因此，如果需要更换电池，一般情况下是需要拆开手机的。
利用检索技术从外部信息源获取参考文本，然后通过生成模型整合这些信息，以生成高质量和相关性强的答案。该方法适用于需要大量信息整合和动态更新的查询场景，如复杂分析和最新知识整合
真实性（faithfulness）：对比答案、参考文本，判断答案是否可以从参考文本中得到（不要使用自己的知识库）。
正确性（correctness）：对比问题、答案、参考文本，基于参考文本判断所给的答案是否正确回答了问题。
相关性（relevancy）：对比问题、参考文本，判断参考文本里的内容足够回答问题。
在此输入参。若无参，则需要在自定义prompt中手动增加“参考文档”一项，并输出retrieval文档块
注：以上参数的使用与自定义prompt的使用方式请参考文章最后的裁判员模型API使用教程
该场景为根据一段新闻内容，输出新闻分类，或根据广告内容，输出广告营销策略名，并涉及规范化输出判别。
请判断以下新闻属于软文广告新闻、财经新闻、其他新闻中的哪一类。请按照以下json格式输出结果：
... 02月21日在投资者关系平台上答复了投资者关心的问题。投资者：公司是否应该跟大股东...（省略新闻内容）...
阅读理解材料并在材料基础上完成指令任务，如问答、摘要、抽取关键词、抽取主题、生成标题、事实检查等
正确性：回答应与给定上下文中的信息严格对应，正确无误地响应问题，并且与参表达的信息相同
未来我们将会对PAI-Judge的功能与模型进行优化与迭代，主要包括以下几个方向：
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