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如果您可以衡量性能，那么提高性能就会更容易。在某些情况下，对提示的修改将在几个孤立的示例上实现更好的性能，但会导致在一组更具代表性的示例上整体性能变差。因此，为了确保更改对性能产生净积极影响，可能有必要定义一个全面的测试套件（也称为“评估”）。
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战术：
参考黄金标准答案评估模型输出
这条的应用需要应用一些统计学的知识背景，他的阐述也想对谨慎，对gpt输出的内容比较客观（想想我们生活中存在的【幸存者偏见】），这里给出三条好的评估标准，比较抽象。这一部分阐述了关于gpt整体模型的评估是基于机器+人+混合完成，但还不够完美，一直在迭代中。
这一条就跟题目一样，列举一条评估标准，然后我们输入我们的结果，系统在已有的评估标准内对我们输入的结果进行评估。
我没有类似的应用场景，理解不够透彻，供备查。
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