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1、依据规范要求,构建用于大模型训练的问答、对话及指令类数据;设计多样化的场景与题型,助力模型掌握更广泛的技能。
2、对模型输出的回答进行评分,判断其在准确性、安全性与实用性方面的表现,严格依照标准评估模型的逻辑性、知识覆盖度及对话连贯性。
3、针对同一问题的多个模型回复进行质量排序,反映人类偏好,帮助模型优化输出优先级。
4、主动开展测试,识别模型回答中存在的错误、偏见或潜在有害内容,保障模型输出的安全性与可靠性。
5、整理并记录评估结果,归纳模型的优势与不足,为技术团队提供明确、可操作的优化建议。
2026-08-20 13:03
IP属地:四川成都

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