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大模型训练完之后，怎么知道其回答质量好不好，或者是不是可用的，这就需要我们对大模型进行评测，评测集的制定显得尤为重要。
收集相关数据，我们可以对评测集分为主观题和客观题，这些题目尽可能的包括模型的不同能力，比如情感分析、语义匹配、开放域问答、知识库问答、推理计算等等。那么如何对于主观题和客观题进行评估？下图来给你直观的解释：
对于客观题，我们使用acc来进行评估，制定好的prompt，例如：你是法律领域的专家，请根据你的经验，从下面的答案中挑选正确的选项。请注意你只需要给出选项，不需要任何的额外解释。
response = model.chat()
response为模型输出的正确答案选项，拿这个选项和正确答案进行对比进而计算acc。
对于主观题，我们使用GPT4.0从多个方面进行打分，制定好prompt，例如：请你参考标准答案，对模型答案从完整性进行打分，分数范围为1.0-5.0之间，保留2位小数。
response = model.chat()
response为GPT输出的分数。
