课程简介

当前企业加速拥抱AI，大模型服务在企业应用中的需求激增，但评测标准与质量保障体系仍然面临巨大挑战。加强构建科学、全面、高效的评测体系，确保大模型应用的效果和性能，实现高质量、高可靠的大模型服务，成为企业亟需解决的重要核心问题。

很多科技中心主要通过分散化的评测方法进行大模型质量验证，同时借助效果评测、性能评测等技术手段增强评测能力。然而，实际落地过程中存在评测工具分散且单点搭建耗时久、评测标准及评测流程不完善、缺乏可复用评测框架等瓶颈，需构建各中心统一的全链路评测体系。

本次分享聚焦"大模型评测体系构建与实践"，深入解析评测平台的整体，并探讨效果评测、性能评测及AI应用场景评测的工程化实践方法，助力企业构建标准化、可复用的大模型评测框架，提升AI应用的质量保障能力，让LLM从"可用"到"好用"，真正赋能企业业务。

课程收益

1、帮助学员深入了解大型企业评测平台整体，构建评测框架的实施经验方法。

2、帮助学员了解搭建基线数据集体系，为新上模型在企业内应用效果提供直观数据参考。

3、为企业提供标准化、可复用的大模型评测体系，解决评测标准不统一和质量保障缺失的问题

4、助力企业探索评测体系最佳实践，帮助AI团队建立科学的质量评估方法，加速模型从实验到生产的转化

受众人群

大模型研发人员、评测工程师及AI平台运维管理者及其他对测试感兴趣的人员

课程周期

  0.5天（3H）

课程大纲

1、大数据评测平台整体架构

2、效果评测体系

3、性能评测体系

4、AI应用场景评测实践

5、顺丰基线数据集体系

6、QA