? AGI-Eval 移动端使用指南：手机端自建评测集 + 人机协作评测教程
在人工智能领域，AGI-Eval 作为一个重要的评测工具，能够帮助我们评估大模型在人类认知和解决问题的一般能力。随着移动设备的普及，移动端使用 AGI-Eval 进行评测变得越来越便捷。本文将为你详细介绍如何在手机端自建评测集以及进行人机协作评测。
? 准备工作
1. 了解 AGI-Eval 移动端功能
AGI-Eval 移动端具备强大的评测功能，涵盖多种任务类型，包括数学、编程、视觉等。它可以通过手机端方便地创建评测集，并支持人机协作评测模式，让你在手机上就能完成复杂的评测任务。
2. 下载安装 AGI-Eval 移动端应用
你可以在应用商店中搜索 “AGI-Eval”，找到对应的移动端应用进行下载安装。安装完成后，打开应用并注册登录账号，即可开始使用。
?️ 手机端自建评测集教程
1. 确定评测主题和目标
在创建评测集之前，首先要明确评测的主题和目标。例如，你可以选择评测大模型在数学推理、法律知识或医学领域的能力。根据评测主题，确定评测集的内容和难度级别。
2. 收集和整理评测数据
收集与评测主题相关的数据是创建评测集的关键步骤。你可以从公开数据集、学术论文、行业报告等渠道获取数据。例如，在数学评测方面，可以收集全国高中数学联合竞赛、美国数学邀请赛等试题。将收集到的数据进行整理，确保数据的准确性和完整性。
3. 设计评测集结构
根据评测目标和数据特点，设计评测集的结构。评测集可以包括选择题、简答题、编程题等多种题型。每个题目应包含明确的问题描述、正确答案和评分标准。例如，在数学评测中，可以设计不同难度级别的题目，涵盖初等数学、高等数学等多个领域。
4. 上传评测数据到 AGI-Eval 移动端
在 AGI-Eval 移动端应用中，找到 “自建评测集” 功能入口。点击 “新建评测集”，按照提示填写评测集的名称、描述等信息。然后，将整理好的评测数据以指定的格式（如 CSV、JSON 等）上传到应用中。上传完成后，系统会自动对数据进行校验，确保数据格式正确。
5. 配置评测参数
在上传数据后，需要配置评测参数。包括评测的时间限制、评分规则、题目顺序等。例如，你可以设置每个题目答题时间为 5 分钟，评分规则为答对一题得 10 分，答错不得分等。根据实际需求进行合理配置，以确保评测的公正性和有效性。
6. 测试评测集
在正式使用评测集之前，建议进行测试。选择部分题目进行试答，检查评测集的题目描述是否清晰、答案是否正确、评分是否准确。根据测试结果，对评测集进行优化和调整，确保评测集的质量。
###? 人机协作评测教程
1. 创建协作评测任务
在 AGI-Eval 移动端应用中，找到 “人机协作评测” 功能入口。点击 “新建协作任务”，填写任务的名称、描述、参与人员等信息。选择需要评测的模型和自建评测集，设置协作评测的时间范围和任务要求。
2. 邀请协作人员
创建协作任务后，需要邀请相关人员参与评测。你可以通过应用内的邀请功能，向其他用户发送邀请链接或邀请码。被邀请人员接受邀请后，即可加入协作任务。
3. 分配角色和任务
在协作任务中，你可以为参与人员分配不同的角色，如评测者、审核者等。评测者负责对模型的回答进行评分，审核者负责对评测结果进行审核。根据任务需求，合理分配角色和任务，确保评测过程的顺利进行。
4. 进行评测和审核
参与人员按照任务要求，对模型的回答进行评测。评测者根据评分标准对每个题目进行打分，并给出详细的评价意见。审核者对评测结果进行审核，确保评分的公正性和准确性。在评测过程中，参与人员可以通过应用内的聊天功能进行实时沟通，解决遇到的问题。
5. 分析评测结果
评测完成后，系统会自动生成评测结果报告。报告中包括模型的得分、各题目的答对率、参与人员的评价意见等信息。通过分析评测结果，你可以了解模型在不同任务上的表现，发现模型的优势和不足，为模型的优化提供依据。
? 移动端优化技巧
1. 提升网络稳定性
由于 AGI-Eval 移动端需要与服务器进行数据交互，因此网络稳定性对评测效率至关重要。建议在使用过程中，确保手机连接到稳定的 Wi-Fi 网络或移动数据网络，避免因网络中断导致评测失败。
2. 优化应用性能
为了提高 AGI-Eval 移动端的运行速度和响应性能，可以定期清理应用缓存，关闭不必要的后台程序。此外，及时更新应用版本，以获取最新的功能和性能优化。
3. 合理管理评测数据
随着评测集的不断增加，数据管理变得尤为重要。建议对评测数据进行分类整理，定期备份重要数据，防止数据丢失。同时，删除不再使用的评测集，以释放手机存储空间。
4. 关注评测结果反馈
在使用 AGI-Eval 移动端进行评测后，要及时关注评测结果反馈。根据反馈意见，对评测集和评测流程进行优化和改进，不断提升评测的质量和效率。
? 避免评测作弊的方法
1. 使用私有评测数据
为了防止模型在评测中作弊，可以使用私有评测数据。私有数据可以通过真实数据回流、能力项拆解等方式自建，并经过多次质检保证准确率。这样可以确保评测数据的不可 “穿越”，提高评测结果的可信度。
2. 采用人机协作评测模式
人机协作评测模式可以有效避免模型作弊。在这种模式下，参与者可以与最新的大模型共同完成任务，既有助于提高任务完成度，又便于建立更加直观的区分度。通过人工审核和智能分析相结合的方式，可以更准确地评估模型的真实水平。
3. 定期更新评测集
定期更新评测集可以防止模型通过记忆答案来作弊。不断引入新的题目和测试场景，使模型无法依赖历史数据进行作答，从而提高评测的有效性。
4. 加强评测过程监控
在评测过程中，加强对模型的监控，及时发现异常行为。例如，通过分析模型的推理时间、回答内容等指标，判断模型是否存在作弊嫌疑。对于发现的作弊行为，要及时采取措施进行处理。
通过以上方法，你可以在手机端方便地使用 AGI-Eval 进行自建评测集和人机协作评测，同时避免评测作弊，提高评测结果的准确性和可信度。希望本文对你有所帮助！
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