大模型能力評測維度與提示詞 — 文件介紹與下載
這份《大模型能力評測維度與提示詞》由 AI進化論-花生 整理，旨在為實際落地提供一套可複用、可擴充套件的評測維度框架與提示詞模板，幫助你係統性地評測與提升大語言模型在不同任務場景下的表現。
文件下載
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你將獲得什麼
- 系統化的評測維度框架：從理解、推理、生成、工具使用、安全性與穩健性等角度拆解能力指標。
- 可複用的提示詞模板：覆蓋常見業務與研究場景，便於快速建立可比較的評測基線。
- 實操導向的方法論：如何組織評測、記錄結果、復現實驗與持續改進。
適用場景
- 團隊內部建立統一的模型評測標準與流程
- 個人或小組進行模型對比、版本回歸與A/B測試
- 課程與培訓中的評測教學參考
如何使用本手冊（建議流程）
- 明確評測目標與場景：確定要驗證的能力與業務邊界。
- 選擇維度與樣例：按章節挑選與目標最相關的指標與樣例集合。
- 套用提示詞模板：根據說明對變數與上下文做最小修改，保持可比性。
- 收集與記錄結果：建議結構化記錄（表格/JSON），便於復現與追蹤。
- 覆盤與迭代：根據失效樣例與薄弱維度，最佳化資料與提示詞。
關於作者 - AI進化論·花生
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