OpenCompass项目中LLM作为评估器时的温度参数设置实践

核心概念解析

在OpenCompass这个大模型评估框架中，温度参数(temperature)是控制语言模型输出随机性的关键超参数。当温度设为0时，模型会始终选择概率最高的token，输出具有确定性；而温度大于0时，模型会根据概率分布进行随机采样，输出更具多样性。

评估场景中的参数配置原则

在模型评估实践中存在两种典型场景：

1. 模型推理阶段：当测试模型生成能力时，通常设置temperature=1.0，这可以：

   • 激发模型的创造性
   • 展现多样化的输出可能
   • 更真实地反映模型在实际应用中的表现

2. 评估判分阶段：当使用LLM作为评估器时，必须设置temperature=0.0，这是因为：

   • 确保评分结果的一致性
   • 避免相同输入得到不同评分
   • 保证评估过程的可重复性
   • 符合科学实验的严谨性要求

技术实现建议

在OpenCompass框架中实现时需要注意：

1. 明确区分模型测试和评估判分两个环节
2. 在评估配置文件中正确设置temperature参数
3. 对于主观性评估任务，temperature=0.0尤为重要
4. 批量评估时保持参数一致性

典型应用场景

这种参数配置策略特别适用于：

• 开放式问答评估
• 文本生成质量评分
• 多模型对比测试
• 长期追踪模型性能演进

总结

OpenCompass作为专业的大模型评估工具，通过合理配置temperature参数，既能在模型测试时考察其真实能力，又能在评分阶段保证评估结果的可靠性。这种精细化的参数管理策略体现了框架设计的专业性和科学性。