如何构建自用大语言模型评测集与测试框架

通用的行业公开榜单无法准确评估具体业务需求，开发者应当像编写单元测试一样构建专属的大语言模型评测集。文章建议将评测运行框架与测试用例数据解耦，优先采用确定性代码断言而非大模型裁判以规避噪声和成本，并加入 Canary 字符防止数据污染。此外，可通过开启 API 提示词缓存与绘制帕累托前沿图表，在控制测试开销的同时量化评估模型性价比。