《电子技术应用》
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一种针对垂类模型的综合成效评测框架
网络安全与数据治理
宋元1,张衎1,2,任熠辉1,黄晓鹏1
1.苏州市人工智能有限公司;2.苏州国际发展集团有限公司
摘要: 针对垂类模型在评测实践中存在的评价维度单一、缺乏领域适配性以及方法碎片化等问题,提出了一套综合成效评测框架。该研究旨在通过标准化方案解决技术研发与产业应用之间的“评价断层”,为垂类模型的开发、部署和监管提供科学依据。研究方法包括构建以安全合规、技术性能和应用价值为核心的多维指标体系,并配套设计评测数据集构建策略与混合评测方法,后者融合了自动化测试、人工评估和大模型作为裁判的评估手段。研究结果形成了一套结构化的评测体系,涵盖评价对象分类、指标定义和方法实施,能够实现对不同类型垂类模型的全面、可比较评估。结论表明,该框架有助于提升评测的客观性和可操作性,推动垂类模型在关键领域的可信赖应用,未来需通过实践验证和动态优化以适应技术发展。
中图分类号:TP391.1文献标识码:ADOI:10.19358/j.issn.2097-1788.2025.11.004引用格式:宋元,张衎,任熠辉,等. 一种针对垂类模型的综合成效评测框架[J].网络安全与数据治理,2025,44(11):18-23,29.
A comprehensive effectiveness evaluation framework for domain-specific models
Song Yuan1,Zhang Kan1,2,Ren Yihui1,Huang Xiaopeng1
1. Suzhou Artificial Intelligence Co., Ltd.; 2. Suzhou International Development Group Co., Ltd.
Abstract: This paper addresses the issues of single evaluation dimensions, lack of domain adaptability, and fragmented methods in the evaluation practice of domain-specific models, and proposes a comprehensive effectiveness evaluation framework. This study aims to address the "evaluation gap" between technology research and development and industrial application through standardized solutions, providing a scientific basis for the development, deployment, and supervision of domain-specific models. The research method includes constructing a multidimensional indicator system centered on security compliance, technical performance, and application value, and designing a supporting evaluation dataset construction strategy and a hybrid evaluation method. The latter integrates automated testing, manual evaluation, and large models as evaluation means. The research results form a structured evaluation system that covers the classification of evaluation objects, indicator definition, and method implementation, which can achieve a comprehensive and comparable evaluation of different types of domain-specific models. The conclusion shows that the framework helps to improve the objectivity and operability of the evaluation and promote the trustworthy application of domain-specific models in key areas. In the future, it will need to be verified in practice and dynamically optimized to adapt to technological development.
Key words : artificial intelligence; domainspecific model; model evaluation

引言

以大模型为核心的人工智能技术正加速重构全球产业格局,成为驱动新质生产力发展、推动经济社会高质量转型的关键引擎。相较于通用性基础大模型,面向特定行业、领域或场景的垂类模型正凭借其对专业需求的深度适配性,在制造、医疗、金融、政务、农业等关键领域实现落地。例如,工业垂类模型可优化生产流程的故障诊断效率[1],医疗垂类模型能辅助临床影像的精准识别[2],政务智能体系统可提升公共服务的响应速度[3]。然而,随着垂类模型应用场景的多元化与技术架构的复杂化,行业内对其成效的评价仍缺乏统一、系统的标准体系,导致技术研发与产业应用之间存在 “评价断层”。

当前针对模型评价实践中,存在三方面核心问题。其一,评价维度单一化,多数研究仅聚焦技术性能,如响应速度、准确率,忽视了安全合规的前置性要求与实际应用场景中的价值转化能力,难以全面反映模型的综合成效[4];其二,评价对象同质化,未针对各领域间的差异化特征设计适配的评价指标,导致评价结果对不同类型模型的指导性不足;其三,评价方法碎片化,部分评价依赖主观经验判断,缺乏标准化的数据集构建规范与量化计算逻辑,难以保证评价结果的客观性与可复现性[5]。这些问题不仅制约了垂类模型技术迭代的方向,也为产业界选择适配模型,政府部门开展监管、引导与奖励带来了困难。

本文提出了一套垂类模型综合成效评价框架,首先明确评价对象的分类标准与准入条件,随后构建以安全合规、技术性能、应用价值为基础的三大维度评价指标体系。同时,框架配套设计了标准化的评价方法,实现对不同类型垂类模型成效的精准、可比评价。


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作者信息:

宋元1,张衎1,2,任熠辉1,黄晓鹏1

(1.苏州市人工智能有限公司,江苏苏州215100;

2.苏州国际发展集团有限公司,江苏苏州215007)


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