【技术实现步骤摘要】
本说明书实施例涉及人工智能，特别涉及一种评测方法、一种分类评测方法、一种排序评测方法和一种评测模型训练方法。
技术介绍
1、随着人工智能的快速发展，人工智能已经逐渐深入人们的日常生活，尤其是大模型（生成式预训练语言模型（generative pre-trained transformer））的使用在各个应用领域越来越广泛，例如，在客户服务、虚拟助手、文档分析、创意生成、智能问答等领域都应用到大模型。但随着人们使用需求的提高，对人工智能的输出结果也提出了更高的要求，基于此，在获得人工智能的输出结果后，还需要对输出结果进一步评测，评测方式可以基于大模型来实现。
2、在实际应用中，大模型调用普遍存在着调用成本高的问题，且在评测过程中所使用的评测规则通常由人工制定，存在评测规则制定成本高的问题。又由于人工制定评测规则，会使得大模型基于评测规则进行评测时，对评测规则的理解与人工制定理解不符，从而使得评测结果质量较低。
3、因此，亟需一种方法来解决上述技术问题。
技术实现思路
...
【技术保护点】
1.一种评测方法，包括：
2.如权利要求1所述的方法，获得各第二评测模型输出的所述待评测数据在各评测维度对应的初始评测结果，包括：
3.如权利要求2所述的方法，候选评测结果包括候选评测意见和候选评测分值；
4.如权利要求1所述的方法，初始评测结果包括初始评测意见和初始评测分值；
5.如权利要求1所述的方法，将所述待评测数据和各评测维度输入所述第一评测模型，获得所述待评测数据在各评测维度对应的目标评测规则，包括：
6.如权利要求1所述的方法，第二评测模型的数量与所述待评测数据的评测维度存在一一对应关系；
...【技术特征摘要】
1.一种评测方法，包括：
2.如权利要求1所述的方法，获得各第二评测模型输出的所述待评测数据在各评测维度对应的初始评测结果，包括：
3.如权利要求2所述的方法，候选评测结果包括候选评测意见和候选评测分值；
4.如权利要求1所述的方法，初始评测结果包括初始评测意见和初始评测分值；
5.如权利要求1所述的方法，将所述待评测数据和各评测维度输入所述第一评测模型，获得所述待评测数据在各评测维度对应的目标评测规则，包括：
6.如权利要求1所述的方法，第二评测模型的数量与所述待评测数据的评测维度存在一一对应关系；
7.如权利要求1所述的方法，第一评测...
【专利技术属性】
技术研发人员：关新宇，郁博文，余海洋，李永彬，黄非，
申请(专利权)人：阿里云计算有限公司，
类型：发明
国别省市：
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