restructure LLM_Evaluation into Foundations/Getting-Started/Practical-Roadmap/Practice backbone
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aliases:
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- 开始这里
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type: guide
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tags:
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- llm-evaluation
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- getting-started
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status: active
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created: 2026-08-21
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# 开始这里:你不是在学“给模型打分”
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你要学的是一项测试与质量工程能力:**定义成功、构造会失败的情况、按规则判定、解释失败原因,并用旧案例验证修复没有带来退步。**
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如果你有软件开发经验,请把它暂时理解为:
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```text
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模糊需求
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→ 验收条件
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→ 测试用例
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→ 断言 / rubric
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→ 一次运行记录
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→ 缺陷分类
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→ 修复与回归
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```
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## 第一次只做十分钟
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不要先注册平台、安装框架或申请 API Key。任选一个动作即可:
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- [ ] 从公开技术文档复制一段 200—500 字的内容。
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- [ ] 为这段文档写一个“能回答的问题”和一个“不能回答的问题”。
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- [ ] 写一条规则:`答案包含上下文未支持的关键事实,则 groundedness = fail`。
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完成任意一项后,打开 [[02-Practical-Roadmap/02-First-Week-Worksheet]],把它填入第 0 节。
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## 你现在处于哪种状态?
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| 你的状态 | 先读什么 | 现在不要做什么 |
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| 不懂为什么要多写 case、rubric 和 run | [[01-Getting-Started/02-Why-Guide]] | 不要先上评测框架。 |
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| 知道原理,但不知道今天怎么开始 | [[02-Practical-Roadmap/02-First-Week-Worksheet]] | 不要把项目放大到 100 个 case。 |
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| 已有 10 个 case,想系统推进 | [[02-Practical-Roadmap/01-LLM-Evaluation-Roadmap]] | 不要急着微调模型。 |
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| 已有具体项目,想记录实验 | [[03-Practice/README]] | 不要把 run、case 和个人笔记混在一起。 |
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| 想理解这条职业方向的全貌 | [[02_Areas/Job/llm_data_annotation_programmer_roadmap|大模型数据标注与程序员入门]](存于 02_Areas/Job) | 不要把岗位名当成能力边界。 |
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## 本专区的学习原则
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> **先建立判断,再追求自动化。**
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> 如果你还不能解释一个输出为什么通过或失败,自动评分器、CI 和仪表盘只会把不清楚的判断更快地放大。
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返回 [[01_Projects/Personal-Tech/LLM_Evaluation/README|学习专区首页]]。
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