今天终于把提示词、评测和数据集在Arize Phoenix里搭了起来,先跑了一个小样本:24条Jev调用。结果比预想的分歧更多。
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这个规模谈不上结论,但足够暴露问题。24条调用放在一套评测框架里,分歧密度超出预期,说明自动评测和人工判断之间还有不小的缝隙要补。
下一步的计划是扩样本,并拿到一批带标签的数据,用来训练一个多头的小型分类模型。多头意味着一次输出多个维度的判断,而不是把所有信号压成一个分数。这部分后续再更新。
眼下的自动每日评测,暂时选定Sol 6.1。先跑起来,后面再做更多抽查。
整套流程的顺序很清楚:先把提示词、评测、数据集三件套在Arize Phoenix里落地,再用小样本试水,然后扩量、标注、上分类模型。24条只是起点,真正的判断要等标注数据到位之后。
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