Google AI 发布 Stax：助力开发者依据个人标准评测大型语言模型
发布时间：2025-09-03 10:59:02 | 责任编辑：吴昊 | 浏览量：68 次
谷歌 AI 最近发布了一款名为 Stax 的实验性评估工具，旨在帮助开发者更有效地测试和分析大语言模型（LLMs）。与传统软件测试不同，LLMs 是概率性系统，它们可能会对相同的提示产生不同的响应，这使得评估的一致性和可重复性变得复杂。因此，Stax 为开发者提供了一种结构化的方法，可以根据自定义标准来评估和比较不同的 LLMs。
在进行模型评估时，通常会使用排行榜和通用基准测试，这些方法对于高层次的模型进展跟踪有帮助，但却不能反映特定领域的需求。例如，在开放领域推理任务中表现良好的模型，可能无法处理合规性摘要、法律文本分析或特定企业问题回答等专业用例。Stax 通过允许开发者定义与其用例相关的评估流程，从而解决了这一问题。
Stax 的一个重要功能是 “快速比较”。这个功能使开发者能够并排测试不同模型的多种提示，从而更容易了解提示设计或模型选择对输出结果的影响，减少试错所需的时间。此外，Stax 还提供了 “项目与数据集” 功能，当需要进行更大规模的测试时，开发者可以创建结构化的测试集，并在多个样本中应用一致的评估标准，这样不仅支持了可重复性，也使得在更现实的条件下评估模型变得更加容易。
Stax 的核心概念是 “自动评估器”。开发者可以构建适合其用例的自定义评估器，或者使用预构建的评估器。内置选项涵盖了常见的评估类别，例如流畅性（语法正确性和可读性）、基础性(与参考材料的事实一致性)以及安全性(确保输出避免有害或不当内容)。这种灵活性使得评估能够与实际需求对接，而不是采用单一的通用指标。
此外，Stax 的分析仪表板可以更方便地解释结果，开发者可以查看性能趋势、比较不同评估器的输出，并分析不同模型在同一数据集上的表现。整体上，Stax 为开发者提供了一种从临时测试转向结构化评估的工具，帮助团队在生产环境中更好地理解模型在特定条件下的表现，以及跟踪输出是否符合实际应用所需的标准。
项目:https://stax.withgoogle.com/landing/index.html
划重点:
🌟 Stax 是谷歌 AI 推出的一款实验性工具，旨在帮助开发者根据自定义标准评估大语言模型。
🔍 通过 “快速比较” 和 “项目与数据集” 功能，开发者可以更有效地进行模型测试和评估。
📊 Stax 支持自定义和预构建评估器，帮助开发者获得与实际需求相关的评估结果。
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核心亮点
| 功能 | 说明 |
|---|---|
| 自定义评估标准 |
开发者可根据自身业务场景（如客服语气、代码规范、隐私合规等）设定评判标准，而不依赖通用基准
。 |
| 双轨评估方式 |
支持人工评分（精准但慢）和自动评估（Autorater）（用更强的模型如 Gemini 批量打分，高效且可扩展）
。 |
| 灵活数据集管理 |
可导入现成测试数据或通过提示生成新数据，适配多样化场景
。 |
| 预构建 + 自定义评估器 |
内置流畅性、事实一致性、安全性等通用指标，同时支持构建专属评估器（如品牌语气、行业合规）
。 |
实际应用场景
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提示迭代优化：量化比较不同提示词的效果，避免“感觉更好”的主观判断。
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模型选型：在生产前对比多个模型在特定数据集上的表现，选择最优解。
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领域验证：如法律、医疗等专业场景，确保模型输出符合行业规范。
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持续监控：随业务数据变化，周期性复评模型性能，防止退化。
快速上手步骤
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访问平台：stax.withgoogle.com 开启体验
。
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配置密钥：添加 Gemini API 密钥（默认支持，也可接入其他模型）
。
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创建项目：选择单一模型评估或并排对比多个模型。
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构建数据集：上传 CSV 或手动输入问答对，亦可让模型生成测试数据。
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运行评估：选择预置或自定义评估器，自动输出质量、延迟等量化结果。
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