一位开发者发现他们的评估工具因输出截断而错误地给一个视觉语言模型评分。该模型的推理过程经常超出令牌限制，导致评估工具错过最终答案行并将问题评分不正确。这导致实际的0.70分数被人工降低到0.31。解决方案包括实施结构化输出约束，例如使用JSON模式或语法约束采样，以确保模型始终提供可解析的答案。 AI
影响 不当的评估工具可能导致对LLM能力的误判，凸显了结构化输出方法的必要性。
排序理由 该条目讨论了LLM评估工具的技术问题，并提出了使用现有工具的解决方案。
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<p>I benchmarked a vision-language model and scored it at 0.31.</p> <p>The real number was 0.70. Same model, same weights, same hardware, same 100 questions. The only thing that changed was how I read its output.</p> <p>I had already written up the 0.31 as a capability finding an…