LLMEval产品简介
LLMEval 是由复旦大学自然语言处理（NLP）实验室打造的大模型专业知识评测基准，核心定位为 “覆盖全学科门类、聚焦专业能力深度度量的标准化评测体系”。其中最新迭代的 LLMEval-3 版本，打破传统大模型评测 “专业知识覆盖浅、学科场景局限、题目形式单一” 的痛点，以 “贴合教育部学科分类、聚焦生成式专业问答” 为核心设计逻辑，构建起覆盖 13 个学科门类、50 余个二级学科的全方位评测框架。整合约 20 万道标准生成式问答题目，专门针对大模型的专业知识储备、深度理解与精准输出能力开展评估，为专业领域大模型研发、学术研究、行业应用提供科学客观的评测依据，填补了大模型 “专业知识能力精细化度量” 的空白。
LLMEval核心功能及特点
LLMEval核心功能：覆盖大模型专业知识能力全维度评估需求
全学科门类覆盖，专业场景无死角：严格遵循教育部学科分类标准，涵盖哲学、经济学、法学、教育学、文学、历史学、理学、工学、农学、医学、军事学、管理学、艺术学 13 个一级学科门类，向下延伸至 50 余个二级学科（如工学下的计算机科学与技术、机械工程，医学下的临床医学、护理学等）。无论是基础理论学科（如哲学认识论、历史学考古学），还是应用技术学科（如工学智能制造、农学作物育种），均能找到适配的评测题目，全面度量模型在不同专业领域的知识储备。
20 万道生成式问答题目，深度考察专业能力：区别于传统选择题 “考察记忆准确性” 的局限，全部采用生成式问答题型（如 “简述经济学中‘边际效用递减规律’的核心内涵及现实应用”“详细说明临床医学中‘急性心肌梗死’的诊断标准与治疗流程”）。题目经过学科专家审核，确保专业度与严谨性，不仅考察模型对专业知识的记忆，更评估其逻辑梳理、深度解读与精准表达能力，贴合专业场景下的实际应用需求。
分层级难度设计，适配不同模型能力阶段：在各学科门类下，按 “基础概念 - 核心原理 - 综合应用 - 前沿动态” 划分题目难度层级。基础题聚焦专业入门知识（如 “解释法学中‘物权’的定义”），进阶题考察跨知识点整合（如 “分析管理学中‘波特五力模型’在互联网行业的应用局限”），高阶题关联学科前沿（如 “探讨人工智能技术对教育学‘个性化学习’模式的重构”）。可根据模型研发阶段（如基础版、专业版）选择对应难度评测，精准定位能力短板。
标准化评分体系，保障评测客观公正：针对生成式问答的开放性特点，建立 “专业准确性 - 逻辑完整性 - 表达规范性” 三维评分标准。专业准确性考察知识表述是否符合学科定义与共识，逻辑完整性评估回答结构是否清晰、要点是否全面，表达规范性衡量语言是否符合专业术语使用习惯。评分标准经过学科专家校准，支持人工评分与 AI 辅助评分结合，确保不同模型的评测结果具备可比性与权威性。
LLMEval产品特点
学科权威性强：严格对标教育部学科分类，题目经专业审核，评测结果可直接反映模型在正规学术体系中的专业能力；
题库规模庞大：20 万道题目覆盖广度与深度远超同类评测基准，可支撑大规模、长时间的模型迭代测试；
题型针对性准：聚焦生成式问答，直击专业场景下 “精准输出专业内容” 的核心需求，避免选择题的局限性；
应用场景聚焦：专为专业领域大模型设计，适配医疗、教育、法律、工程等垂直行业的模型评测需求；
学术背景深厚：依托复旦大学 NLP 实验室的科研积累，评测方法与体系设计具备高度科学性与前瞻性。
LLMEval适用人群
专业领域大模型研发团队：医疗 AI、法律 AI、教育科技等垂直领域的研发人员，可通过 LLMEval-3 评估模型的专业知识准确性与输出质量，如优化医学大模型的诊断建议规范性、法律大模型的条款解读严谨性，推动模型在专业场景落地；
学术研究与科研工作者：高校 NLP、人工智能领域的教师与研究生，可利用全学科题库开展 “大模型专业知识习得机制”“跨学科知识迁移能力” 等研究，依托标准化评测框架验证新算法、新模型的有效性，发表高质量学术成果；
垂直行业技术决策者：医疗、教育、法律等行业的技术负责人，在选择专业大模型（如辅助诊断模型、智能教学模型）时，可通过 LLMEval-3 评测结果判断模型是否满足行业专业标准，降低应用风险；
高校与专业教育机构：专业院校的教学团队，可将 LLMEval-3 的题目资源用于 “AI 辅助教学” 效果评估，或作为学生专业知识测试的补充素材，同时通过评测大模型的专业能力，探索 AI 与专业教育的融合路径；
AI 行业标准制定者：相关行业协会、标准制定机构，可参考 LLMEval-3 的学科分类与评分体系，构建专业领域大模型的行业评测标准，推动行业规范化发展。
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