XpertEval 项目介绍
项目背景与意义
XpertEval 是一套专为全模态大模型设计的综合评测框架，特别关注多模态大模型在通用能力和中医药专业领域的表现。随着大模型技术的发展，评估其真实能力变得尤为重要，特别是在多模态融合和专业领域应用方面。
本项目的核心目标是提供一套标准化、系统化的评测方法，能够：
- 全面评估大模型的通用能力：包括文本理解与生成、图像识别与描述、音频处理与识别、多模态融合等基础能力
- 精确评测中医药专业能力：重点评估模型在望诊（面诊、舌诊）、闻诊（声音分析）、问诊（文本问答）、切诊（脉象分析）等四诊合参的辨证论治能力，以及方剂推荐能力
- 提供客观量化的评测指标：设计了一系列科学合理的评测指标，对模型能力进行定量分析
- 支持多模型比较与分析：允许对多个模型进行并行评测，直观展示各模型的优劣
- 便于持续迭代优化：为模型训练与优化提供明确的反馈与方向
评测体系架构
XpertEval 评测体系分为两大维度：通用能力评测和中医专业能力评测，每个维度下又包含多个评测模块。
通用能力评测维度
通用能力评测关注大模型在基础任务上的表现：
- 文本能力
- 文本理解：阅读理解、知识问答、逻辑推理等
- 文本生成：自由问答、文本摘要、创意写作等
- 视觉能力
- 图像理解：图像分类、物体检测、场景识别等
- 图像描述：图像描述生成、视觉问答等
- 音频能力
- 音频识别：语音识别、声音分类、音乐理解等
- 多模态融合能力
- 跨模态理解：图文匹配、音视频理解等
- 多模态生成：根据文本生成图像描述、基于图像生成文本等
中医专业能力评测维度
中医专业能力评测专注于四诊合参与辨证论治：
- 望诊能力
- 面诊：面色、神态、形体特征识别与分析
- 舌诊：舌质、舌苔特征识别与分析
- 闻诊能力
- 呼吸音分析：喘息、咳嗽等声音特征识别
- 声音特征分析：声音强弱、音调变化等分析
- 问诊能力
- 症状理解：症状描述理解与分类
- 病史收集：问诊完整性与准确性评估
- 切诊能力
- 脉象分析：脉象特征识别与分类
- 四诊合参能力
- 多模态中医诊断：整合四诊信息进行综合分析
- 辨证能力：根据四诊信息进行中医辨证
- 方剂推荐能力
- 处方生成：根据辨证结果推荐合适方剂
- 方剂解释：对推荐方剂的理论依据进行解释
- 剂量合理性：评估推荐的药物剂量是否合理
技术路线
XpertEval 采用模块化设计，每个评测维度和模块都是独立的，可以根据需求灵活组合。整体技术路线包括：
- 数据管理层：负责各类评测数据集的加载与预处理
- 模型接口层：提供与不同大模型交互的统一接口
- 评测执行层：执行具体的评测任务并收集结果
- 指标计算层：基于评测结果计算各项评测指标
- 结果分析层：对评测指标进行统计分析与可视化
评测流程
完整的评测流程如下：
- 配置准备：设置评测参数，选择评测模块和指标
- 数据准备：加载和预处理评测数据集
- 模型准备：初始化待评测模型并准备推理环境
- 评测执行：按照配置执行各项评测任务
- 结果计算：对评测结果计算各项指标分数
- 结果分析：生成评测报告，包括分数、雷达图和比较分析
- 结果保存：将评测结果保存为JSON格式，便于后期分析
主要特点
XpertEval 的主要特点包括：
- 全面性：覆盖通用能力和中医专业能力的各个方面
- 客观性：采用标准化的评测指标和方法，确保评测结果的客观性
- 可扩展性：模块化设计，便于添加新的评测模块和指标
- 易用性：提供简洁的API和命令行工具，便于使用
- 可视化：自动生成直观的评测结果可视化图表
- 多模型比较：支持多个模型的并行评测和比较分析
适用场景
XpertEval 适用于以下场景：
- 全模态大模型的能力评测与比较
- 中医药领域专用大模型的训练与优化
- 模型迭代过程中的能力跟踪与分析
- 不同模型在特定任务上的优劣对比
- 模型在中医四诊合参能力上的专项评测
项目计划
XpertEval 项目计划分三个阶段实施：
阶段一：框架搭建（已完成）
- 设计整体架构和评测指标体系
- 实现核心评测器和基础组件
- 编写示例脚本和配置文件
阶段二：能力完善（进行中）
- 构建高质量的评测数据集
- 完善各评测器的实现
- 对接实际的模型推理接口
- 优化评测流程和指标计算
阶段三：应用拓展（规划中）
- 支持更多类型的模型评测
- 提供更丰富的分析工具和可视化方法
- 构建更全面的中医专业评测数据集
- 开发Web界面，提供在线评测服务
参考文献
相关领域的关键文献列表见参考文献章节。