LalaEval

LalaEval是由香港中文大学与货拉拉数据科学团队联合开发的一种面向特定领域大语言模型（LLMs）的人类评估框架。该框架提供了一套完整的端到端评估流程，包括领域规范制定、标准建立、基准数据集构建、评估规则设计以及结果分析与解释。其核心优势在于通过争议度和评分波动分析，有效减少人工评分中的主观偏差，提升问答对的质量。LalaEval采用单盲测试机制，确保评估过程的客观性和公正性，并已在物流领域成功应用。 该框架的主要功能包括：明确领域边界、构建能力评估指标、生成标准化评测集、制定评分标准以及进行统计分析。在技术实现上，LalaEval基于单盲测试原理，结合争议度与评分波动分析方法，形成结构化评估流程，并具备模块化和动态交互特性，便于适应不同业务场景。 目前，LalaEval已应用于物流行业的大型语言模型评估，支持司机邀约等具体任务，并可扩展至其他领域，为企业提供定制化的模型评估与优化方案。