【大模型评测】数据集一变，指标就失去可比性，我们应该怎么做？

不是所有数据集更新，都可以直接对比模型指标。必须先判断：这次数据变动，是不是破坏了可比性？

一、判断是否还能对比​​​​​

二、当不能对比时，怎么做

核心思想：用锚点数据集保证纵向可比性，用新数据集评估绝对质量！

三、标准解法：锚点机制（Anchor Set）

1、什么是Anchor Set

一个长期冻结、不再改动的小型评测集，代表历史主分布，用来做跨版本对比

2、Anchor Set 怎么设计

锚点不是为了覆盖新问题，是为了对齐时间轴

3、 实际评测怎么跑

​​数据集： – Anchor Set（老） – Current Eval Set（新）

模型： – Baseline Model – New Model

​​​对比方式

4、决策逻辑

​​​​​if (   NewModel.Anchor >= Baseline.Anchor – δ   AND NewModel.NewSet >= 门禁阈值 ):     允许上线 else:     阻断

四、如果没做Anchor怎么办

方法1：回放旧模型

如果你还能跑旧模型，用旧模型跑新数据集，得到两个模型在同一数据集的表现，即使数据集新，也能横向对比（最推荐）

方法2：难度校准_统计补偿

当旧模型跑不了时，1.抽50–100 条旧样本2.混入新数据3.人评难度

新集整体难度↑ 10% → 允许指标下降10%

方法3：Pairwise 胜率（LLM-Judge）

不看绝对分，只看谁更好，跨分布也能用

Q: 同一个问题 A1: 老模型答案A2: 新模型答案Judge: 哪个更好？ 输出： 胜/负/平局

五、怎么判断模型新版本质量

1.纵向_时间

和历史相比，有没有退化？Anchor Set 不下降，或下降在可接受范围。​​​​

​2.横向_当前

在当前真实问题上是否过线？新数据集L1 ≥ 阈值​​​​​，L3 风险指标不过线= 直接否

3.风险兜底

即使变难，也不能乱来​​​​​幻觉率​​​​​、硬错误​​​​​、违规

​​​​​模型质量 =   不退步（Anchor）   AND   当前可用（New Set）   AND   风险受控（L3）

七、评测模板

​​​​​​​​本次数据集更新说明： – 变更类型：新增 OOD + 多轮 – 是否可直接对比：否

对比策略： – Anchor Set v1（冻结） – Baseline Model：v1.3 – New Model：v1.4

结论： – Anchor：+0.3% – 新集：达到上线门禁 – 风险指标：通过 → 允许上线

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