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EvalPlanner：基于“计划-执行”双阶段的大语言模型评估框架

EvalPlanner：基于“计划-执行”双阶段的大语言模型评估框架

大语言模型(LLM)评估系统在生成思维链(Chain-of-Thought, CoT)序列时，需要系统地捕捉评估过程中的推理步骤。但是由于缺乏人工标注的CoT训练数据，以及预定义评估提示在复杂任务中的局限性，构建高质量的LLM评估模型面临重大挑战。另外手动调整评估指令的方法在面对多样化和复杂任务时表现出明显的局限性。

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