如何设计一套公平的大模型测试题？

在对大语言模型进行横向对比时，评测的公平性往往决定结论的可信度。若同一道题在不同模型之间出现系统性优势或劣势，往往是评测设计本身的偏差所致。

定义公平的评估维度

• 准确性：输出是否符合客观事实，错误率低于 5% 被视为可接受。




• 一致性：相同提示在同一模型上多次生成的质量波动不应超过 0.4 分（基于 1‑5 评分体系的标准差）。




• 偏见控制：评测题目应覆盖多语言、多文化背景，避免单一语言或特定地域的倾向。




• 可控性：模型必须严格遵守提示中的字数、格式、禁词等约束。

构建题库的原则

题目本身的设计需要保持“同题同约”，否则任何模型都可能因题目偏好而获得额外加分。以下要点帮助实现这一目标：

• 主题多元：选取技术、生活、营销等三大场景，确保模型在不同知识域都有机会展现。




• 约束统一：字数、受众、输出格式在所有提示中保持一致，例如“800‑1000 字、面向非专业读者、包含3个小标题”。




• 难度分层：基础题检验概念理解，情境题检验实战能力，约束题检验模型对细节的遵守程度。

实操案例：三类测试题的设计

下面列出可直接复制的三道题目，分别对应前述三个维度。

• 概念解释题：
  任务：撰写一篇 850‑900 字的科普文章，解释“大语言模型（LLM）”的工作原理，受众为普通高校生，要求使用生活类比并提供至少一个真实案例。




• 情境创作题：
  任务：为一家新开咖啡店生成 5 条推广文案，每条文案不超过 30 字，必须包含数字和表情符号，风格需贴合小红书“种草”语调。




• 约束执行题：
  任务：编写 60 秒抖音科普脚本，主题“为什么飞机不能倒着飞”，要求每段标注时长、提供画面提示，并在结尾加入互动提问。

公平的测评体系不是“一刀切”，而是让每个模型在同一条规则下接受同等挑战。

把这些要素落地后，评测结果往往更具可重复性，也更能说服业务方在实际落地时做出理性选择。