LLM测试数据的标注规范制定
在开源大模型测试与质量保障社区中，我们深知高质量的测试数据是确保模型性能的关键。本文将详细介绍如何制定LLM测试数据的标注规范，以提高测试效率和结果可靠性。
标注规范的核心要素
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明确标注任务定义：首先需要清晰界定每个标注任务的具体目标。例如，在情感分析任务中，应明确规定正向、负向、中性情感的判断标准。
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建立标注指南：制定详细的标注操作手册，包括常见情况处理原则、边界案例判定方法等。比如在问答系统测试中，需要明确何时标记为"不相关"、"部分相关"或"完全相关"。
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多标注者一致性检查：实施双人标注机制，并计算Kappa系数来评估标注一致性。当一致性低于0.8时，需要重新培训标注人员。
可复现的实施步骤
# 1. 创建标注项目目录结构
mkdir -p llm_test_data/annotation/{guidelines,examples,tools}
# 2. 准备基础标注工具
pip install label-studio==1.7.0
# 3. 启动本地标注服务器
label-studio start --port 8080 --host 0.0.0.0
# 4. 导入测试数据集
# 在Label Studio中导入JSON格式的测试数据
自动化标注工具分享
社区鼓励分享自动化标注工具，如使用预训练模型进行初步标注后人工校验的方法。这不仅提高了标注效率，还能保证标注质量的一致性。
通过以上规范制定和实践，我们可以构建出更加科学、高效的LLM测试数据体系。
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