評分規準式評估：推動強化學習的下一波浪潮

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 AI 的發展日新月異，隨著模型越來越複雜，我們訓練與評估的方法也不斷演進。對於依賴強化學習（RL）的複雜任務而言，傳統僅依靠「標準答案」（golden answer）或「黃金資料集」（golden dataset）的方式，已經顯得不足。我們正見證一個重要趨勢：評分規準（rubric-based evaluations），這種方法能夠提供細緻且具操作性的回饋，對於精進新一代 AI 至關重要。

評分規準式評估能從多個維度對回應進行打分，提供具體且可行的回饋，這正是強化學習反覆迭代改進所需的關鍵。隨著 AI 能力持續擴張，亟需能夠擴展、給予細緻回饋、並與自動化流程相結合的評估方法。


黃金資料集 vs. 評分規準式評估

長期以來，AI 模型的評估標準（特別是在監督式學習中）多倚賴「黃金資料集」：這些資料集包含針對輸入所精選的「理想答案」。雖然對於基礎任務仍然有用，但在面對更高階的 AI 系統，特別是透過 RL 來處理複雜決策問題時，這種方法便顯現出限制。

僅依靠黃金資料集來評估 RL 的挑戰包括：

  • 缺乏創造力與細微差異的空間：許多複雜問題並沒有單一「正確答案」。舉例來說，評估 AI 生成的程式碼品質、聊天機器人的對話是否有幫助、或在複雜遊戲中的戰略合理性時，往往需要考慮不只一種優秀的解法。

  • 難以評估部分正確性：RL 代理通常透過試誤學習，可能產生部分正確的解決方案，或展現出對問題某些層面的理解，但未能完全解決。

  • 無法擴展到複雜回饋：任務愈加複雜，便愈難定義一個涵蓋所有理想屬性與潛在錯誤的黃金資料集，建置過程也十分耗時。

評分規準式評估能解決這些問題：它提供一個結構化的框架，將模型回應對照一組事先定義好的標準與層級來評估。這種方式能提供更全面且細緻的理解，尤其適用於 RL，因為 RL 依賴「獎勵訊號」來學習，而規準式評估能更精準地定義這個獎勵訊號。

什麼是評分規準式評估

評分規準（rubric）是一種結構化的評估工具，明確列出評估準則、各層級的表現描述，以及對應的打分規則。它原本常用於教育領域，用來評估學生作業並確保評分一致性，而現在逐漸被應用於 AI 模型的輸出評估。

在 AI 評估情境下，規準會根據任務特性進行客製化。例如：

  • AI 生成程式碼：準則可能包含命名規範、效能、可讀性、正確性。

  • AI 商業研究：準則可能包括準確性、相關性、完整性、以及避免過度使用行話或縮寫。

評分規準的複雜度可以不同：

  • 簡單正確性規準：以一連串「是/否」問題來評估，但深度不足。

  • 完整多維規準：為每個準則賦予分數，並根據重要性加權，關鍵準則會占更高比例，直接影響總分。

AI 模型回應會由人工評估者、LLM-as-a-judge（大型語言模型作為評審）、或兩者結合來評分。最終結果會是每個準則的分數與總分，並能用來做基準比較。

評分規準式評估的核心要素包括：

  • 明確的準則定義

  • 層級描述（如需改進、普通、良好、優秀）

  • 打分規則（包含加權）

  • 明確溝通（對輸出的品質有共同理解）

  • 公平與一致性（標準化框架，確保可靠性）

  • 回饋（具體指出改進方向）

  • 效率（評估過程因客觀標準而更精簡）

這種方法非常多元，適用於 AI 應用生成器（prompt-to-app）、搜尋查詢相關性、甚至最新模型的推理與 Chain-of-Thought（思維鏈）能力的評估。

評分規準如何改進強化學習（RL）？

要讓 RL 系統真正學習並進步，它所收到的回饋必須不只是簡單的「獎勵」。評分規準式評估能提升 RL 的學習效果，因為它的訊號特性是：

  • 高效用性：規準分數與輸出品質及實際效益高度契合，遠比單純對錯更有意義。能提供細緻的分數，直接對應 RL 的獎勵機制，減少稀疏或錯誤的獎勵問題。

  • 清晰性：每個準則都有明確定義，讓開發者與 RL 代理能精準知道要改進的地方。

  • 一致性與可靠性：當規準設計合理且由專家制定時，能確保穩定與可重現。

  • 效率：雖然建置規準需要投入，但長期能顯著簡化評估流程，並讓自動化評估可行。

由於規準的結構化特性，它非常適合自動化應用（例如 LLM-as-a-judge）。這些細緻、多維度的回饋能更有效地轉化成獎勵訊號，引導 RL 策略，使 AI 更加穩健可靠。

當代 AI 評分規準的應用案例

  • AI 生成程式碼：正確性、效能、可讀性、安全性、風格規範遵守。

  • 聊天機器人回應：有用性、相關性、語氣、安全性、簡潔度。

  • 創意寫作與內容生成：原創性、連貫性、文法正確性、吸引力、符合提示、風格一致性。

  • 複雜推理（如思維鏈）：邏輯正確性、事實準確性、論點完整性、解釋清晰度。

這些應用都展現了規準如何超越「好/壞」的二分法，讓模型優缺點一目了然，並提供具體改善方向。

範例：一個 Web 應用的規準可能包含 5 項準則，每項有分數範圍，總分 42–46 為優秀，依此往下區分「良好、普通、需改進、失敗」。

Labelbox 的服務：採用評分規準式評估

在 Labelbox，我們與頂尖 AI 實驗室合作，推動前沿模型的規準式評估。這些評估對於複雜回應的訓練至關重要，並且因為能產出高效用回饋而需求日增。我們透過 Alignerr 專業網路，攜手領域專家設計客製化規準，並透過平台整合至人工與 LLM-as-a-judge 的評估流程中。

我們的方法建立了穩健、可重複的高效能評估框架：

  1. 明確定義任務與成果

  2. 制定客製化規準（準則、層級、描述、加權分數）

  3. 結合專家與 AI 評估者（Alignerr 專家網路、標註員、LLM 評審）

  4. 嚴謹評估（涵蓋文字、程式碼、圖片等多樣數據）

  5. 計算、彙總與分析（找出優勢與不足）

  6. 驅動迭代改進（回饋進入模型訓練、資料調整、或 RL 獎勵函數優化）

之所以愈來愈多採用規準式評估，是因為它能辨識「部分正確性」。一個 AI 回應可能在某些準則表現優秀，但其他方面不足，規準能捕捉這些細節，讓模型的能力圖譜更精確，也為反覆改進提供可行依據。

下一步：提升前沿模型

從單純依靠黃金資料集，轉向多維度、細緻的評分規準式評估，代表 AI 開發與優化方式的一次重大進展。對於強化學習而言，規準能提供結構化、具體、可行的回饋，讓模型能在「品質細節」上精進，而不僅僅是正確與否的二元判斷。


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