2024军事大模型评估体系白皮书

渊亭科技军事大模型评估体系白皮书厦门渊亭信息科技有限公司二O二四年五月渊亭科技渊亭科技军事大模型评估体系白皮书型技术作为Al领域的核心技术之一，已经成为推动社会进步和产业I 12总体架构 33评估框架 43.1架构能力 53.2基础能力 63.2.1通用基础能力 6 73.3平台能力 8 8 8 9 9 3.4.1强敌研究领域 3.4.3装备研制领域 3.4.5联勤保障领域 3.5.1军事偏见 3.5.2合法合规 3.5.3军事保密 3.5.4对抗攻击 3.5.5算法加固 3.5.6伪造检测 3.5.7数据防泄露 4评估标准 4.1评分标准 4.2评估方法 4.3成熟度分级标准 5评估手段 5.1基础能力评估 5.2架构能力评估 5.3平台能力评估 5.4应用能力评估 5.5安全能力评估 6评估数据 6.1评估数据类型 7评估工具 7.1验证方法 8评估平台 8.1产品功能介绍 8.1.1测评集管理 8.1.2模型管理 8.2产品优势 8.3应用场景 9结语 1渊亭科技渊亭科技军事大模型评估体系白皮书1背景2022年11月，OpenAI发布了名为ChatGPT的人工智能应用，其以预训练大语言模型GPT3.5为基础，惊艳的自然语言交互效果，股新的人工智能能力建设和应用浪潮。2024年2月，OpenAl公布了文生视频大模型Sora、并提供若干样例视频，在行业内再一次引起发展。在通用大模型层面，百度、华为、阿里、讯飞、智谱、百CEval、SuperCLUE、GSM8K、Humaneval等，在不同榜单下各模型且存在无意(例如训练数据集被污染)、恶意(例如主动将测试数据2渊亭科技渊亭科技军事大模型评估体系白皮书面的能力评估，由于需和上下游应用环境和信息系统深度对接，也有一些新的问题，例如模型生产和推理平台对企业既有基础设施的影响，模型和现场数据、系统之间的协同，模型在复杂使用环境下的安全保随着国防智能化建设的深入，军内很多机构都对大模型能力产生了浓厚的兴趣，军事大模型应用场景也非常丰富，如军事情报、指挥控制、智能武器、无人系统等领域。军事大模型作为一类特殊的领域大模型，也有一些自身的能力评估特点。军事领域的数据的机密性和敏感性众所周知。一方面，基础大模型很难在预训练/微调阶段注入足够的军事知识，军事认知必须在领域大模型构建过程中形成，使得领域大模型的军事常识能力评估显得愈发重要；另一方面，常识能力评估所需的数据集，也因为军事数据的特点，领域大模型的评测数据集构建更为困难，因此更难展开有效的领域大模型评估工作。军事领域高对抗性的特点，使得军事大模型和常规领域大模型相比面临着更为严峻的安全挑战。例如，通用大模型面临的偏见，在军又例如传统人工智能模型面临的对抗攻击、内容伪造、数据泄露问题，在军事大模型应用场景中需要得到更多的评估。现代智能化战争一定是体系对抗，信息手段之间也需要有效配合，军事大模型的应用成效极大的体现在和平时、战时既有系统的协同。而军事信息化系统的特殊性，使得领域大模型的能力评估，只能在特定的区域、特定的时刻结合特定的数据开展，这就对能力评估的方法论和手段集提出了新的要求。例如如何快速的结合现场提供的数据构造测试数据集、如何快速的结合业务目标完成领域测试项准备等。渊亭科技长期从事认知和决策智能领域研究和项目建设，参编了多项人工智能相关标准。近年来，也和一些行业主导标准化机构进行合作，推进围绕大模型的各项能力评估，例如大模型驱动的知识图谱、大模型运营能力等。基于以上背景，渊亭科技结合多年服务军事智能3渊亭科技渊亭科技军事大模型评估体系白皮书化领域的行业认知，以及在军事大模型能力应用上的产品研发和项目实践经验，编撰完成本白皮书，希望研究成果能为社会各界参与军事大模型建设提供借鉴和参考。2总体架构军事大模型评估体系围绕大模型在军事场景智能化能力表现进行科学合理的评估评价，实现大模型评估全流程，支撑军事大模型的部署应用、模型改进和决策制定，确保军事大模型在军事业务场景的应用价值。军事大模型评估体系如下图：军事大模型评结指标军事大模型评结指标多继度评军事大慢部评估数据大模型评估学异构大模力评估数据管理评估手段实现军事大模型兼容评估工具多层次评结据标标准王离的评估数据准军事大模能评信手控附合评估指标标准榴单评网您生开流T他数信午事妆城致肤家系州评估平台能力人工译齿临钻图1大模型评估体系架构军事大模型评估体系主要包括军事大模型评估数据、军事大模型评估手段、军事大模型评估工具以及军事大模型评估指标等内容。(1)军事大模型评估数据：军事大模型评估数据包括外部开源、主流评估以及用户领域等方面的评估数据集。(2)军事大模型评估手段：军事大模型评估手段与评估场景及环境相适应，即满足人工评估模式，也支持基于规则、模型的自动化评估模式。(3)军事大模型评估工具：军事大模型评估工具负责内外部数据管理、评估手段实现、军事大模型兼容以及融合评估指标标准等能4渊亭科技渊亭科技军事大模型评估体系白皮书(4)军事大模型评估标准：军事大模型评估标准提供大模型的灵活定义评估指标，实现评估标准场景自定义。3评估框架评估指标体系是军事大模型基准测评体系框架的核心组成部分，围绕强敌研究、作战指挥、装备研制、训练管理和联勤保障等5类军构建一整套科学、客观、量化的评估指标，全面评估军事大模型在不同维度、领域和场景中的性能表现，为用户开展大模型选型提供标准化的测评参考，为大模型系统的上线运行提供可信的衡量标准，并为大模型的优化改进提供明确方向。军事大模型评估框架军事大模型评估框架应用能力情迪用战略验应用二三可可样三高扩展大模型开发训练力大横型军事应用编排能力其他支擦力产化软磷中产品典容通跨平台协间应数据务能估工具准端华测用户满调监测评手段方法客观测评法主观评法微态赫研生应用常织纯能体耕性可忡军事大横型数据生成力测评数据集安全能力选理一评估指标体系由架构能力、基础能力、平台能力、应用能力和安5全能力5个维度的评估指标构成。(1)架构能力指标设计主要考核大模型体系化支撑军事应用的架构成熟程度；(2)平台能力指标设计主要考量大模型系统的数据生成、开发训练、应用编排和其他支撑能力；(3)基础能力指标设计主要覆盖大模型的通用基础能力和军事基础能力；(4)应用能力指标设计侧重于从五大军事业务领域，评估大模型在实际军事业务场景中的表现；(5)安全能力指标设计重点评价模型在军事偏见、合法合规和数据保密等方面的性能。3.1架构能力及确保大模型在军事领域准确高效处理数据、稳定可靠承载业务、安全可信落地应用的关键。主要体现在如下方面：准确性：是衡量模型性能的关键因素，通常包括查准率(Precision)、查全率(Recall)、简洁性(Brevity)和结果置信度健壮性：是评估模型在面对复杂挑战时稳定性和可靠性的重要标准。旨在衡量模型在面对对抗样本时，能够保持正确预测的能力。兼容性：是评估大模型对不同技术环境和组件的适应能力。包含对基座大模型接口和功能的适配性、对国产自主可控软硬件系统的兼容性以及第三方专业小模型、领域知识库和工具插件的兼容性。可评估：涉及架构能力评估、基础能力评估和场景应用能力评估三个层面。架构能力评估关注模型设计和内部机制的合理性；基础能力评估则涉及模型在标准任务上的表现；场景应用能力评估考量模型在特定应用场景中的实用性和效果。可解释：是确保模型的决策过程和结果对人类用户透明和可理解6渊亭科技渊亭科技军事大模型评估体系白皮书的关键要素。主要包括推理过程可解释、推理结果可解释、数据来源可解释、推理流程可视等指标项。可伸缩：衡量的是模型在不同规模硬件部署环境下的适应性和灵活性。包括模型部署运行尺寸的可伸缩性，即模型能够在不同计算能力和资源条件下运行；不同参数量的部署可伸缩性，意味着大模型能够根据实际需求调整参数规模等。高扩展：用于衡量大模型能否适应未来技术发展和应用需求的变化，包括对基座大模型版本升级、专业小模型、领域知识库和工具插件的扩展升级及系统功能扩展和二次开发能力的支持。高可用：是衡量大模型系统在实际应用中的稳定性和响应能力的重要标准。包括系统的可靠性、平均无故障时间、平均响应时间、内容生成速度等指标项。高运维：体现了模型在运维管理方面的高效性和便捷性。该指标主要考核大模型是否配备了专门的运维平台，该平台能否支持大模型的部署、监控、权限管理、版本管理、故障排查和日志管理等运维活动。3.2基础能力军事大模型基础能力的测评包括通用基础能力、军事基础能力两部分指标体系，前者面向通用基座大模型的基础能力的测试，后者面向军事业务领域大模型需要具备的共性能力的测试。3.2.1通用基础能力语言理解与抽取：是衡量大模型处理自然语言的核心能力，包括对文本进行语义分析，识别出关键的实体和它们之间的关系，以及对文本进行情感倾向的判断。上下文对话：重点评估大模型在对话系统中的表现，特别是在理解用户意图和维持对话连贯性方面，能够跟踪对话的上下文，确保多轮对话的内容一致。7渊亭科技渊亭科技军事大模型评估体系白皮书生成与创作：重点评估大模型在创造性写作方面的潜力，包括生成新闻文章、故事、诗歌等。常识与知识：是大模型理解世界的基础，涉及对广泛常识的掌握以及对特定领域知识的深入理解。大模型需具备进行基于常识的推理，回答知识库中的问题的能力。多模态：是大模型处理和理解多种类型数据的能力，如文本、图像和声音。模型需能够理解图像内容，识别语音转换及根据文本内容生成相应图像。科学计算：是评估大模型在执行数学和逻辑运算方面的能力。大模型需具备解决复杂的数学问题并进行逻辑推导分析数据的能力。工具使用：模型需能够集成和使用外部API,从数据库或互联网检索信息，并模拟使用特定软件或工具。3.2.2军事基础能力信息获取：考核大模型从复杂军事战场环境中筛选、定位、整合信息的能力。主要包括信息获取准确性、信息获取速度、复杂信息抗干扰等指标项。理解分析：重点关注大模型对军事信息理解的准确性、上下文关联广度、理解分析速度。主要包括语义理解准确度、上下文关联、理解分析速度、推理与预测等指标项。知识推理：重点关注大模型根据已有知识库进行逻辑推断推理的能力，评估大模型在态势研判、战术分析、作战决策等方面的推理水平。包括推理准确性、推理速度、知识库丰富度等指标项。方案生成：重点关注军事大模型根据任务需求提出解决方案的能力，重点评估大模型生成方案的创新性、实用性和可行性。包括方案创新性、方案实用性、方案可行性、方案调整灵活性等指标项。规划寻优：重点关注大模型在规划军事行动、资源配置等方面的优化能力、规划速度和环境任务适应性。包括寻优准确性、寻优速度、环境任务适应性等指标项。8模态感知：重点关注大模型和对多种信息模态的融合感知能力、感知准确性与实时性。包括多模态融合、感知准确性、实时性、模态适应性等指标项。多智能体：指标设计重点关注多个模型和智能体之间相互配合、协同工作的能力，包括协作效率、信息共享程度、协同任务完成度、协同决策等指标项。3.3平台能力3.3.1大模型数据生成能力向量知识库管理：指标设计旨在通过将非数值型数据(如文本、图像等)转换成数值型向量表示，构建、维护和使用这些向量集合提数据生成：旨在帮助用户实现数据增强，解决数据集分布不合理、数据集量过少的问题。数据回流：旨在对大模型多轮问答答案进行数据溯源准确性能力进行测试。3.3.2大模型开发训练能力数据管理：旨在对大模型军事领域源数据进行自动审核标注、任务分发、数据集版本等进行管理。模型交付：将训练完成的模型通过适当的集成和部署流程，转化为可在生产环境中运行的应用程序或服务的过程。包括模型的测试、9渊亭科技渊亭科技军事大模型评估体系白皮书验证、封装、优化以及与现有系统的对接，确保模型的稳定性、可扩展性和安全性。模型服务：指标设计涉及模型的部署、封装为API服务、以及与前端应用程序的集成，以便用户或系统可以方便地访问模型的预测能力。资源管理：旨在确保资源得到高效利用，以满足军事环境特定的业务目标和项目需求。包括需求分析、资源分配、优先级排序、风险管理、成本控制和进度规划等关键活动。3.3.3大模型军事应用编排能力基础插件管理：涉及对用于支持模型测试和评估过程的各种软件组件和工具的集中控制和维护。确保测试环境的稳定性和一致性，支持自动化测试流程，允许快速迭代和持续集成，同时简化复杂测试任务的执行。军事机理插件库管理：是针对军事场景定向创建的预制插件库，提供武器装备插件、火力打击方案规划插件、军事考评出题专家插件等。应用编排：涉及对模型测试和评估过程中涉及的多个应用、服务和工作流程进行自动化管理和调度的过程。指标设计旨在实现测试流程的自动化和标准化，提高测试效率，确保测试的可重复性，并能够快速响应测试需求的变化。提示工程：通过设计和优化输入提示词(prompts),引导和调整大模型的输出结果，以满足特定的测试评估需求。3.3.4其他支撑能力其他支撑能力是指除上述功能要求以外的平台能力，提高模型生产质量、效率，降低成本，提升用户体验和模型服务应用价值。包括会话管理、对话交互、用户反馈、专题场景会话、自定义指令等。渊亭科技渊亭科技军事大模型评估体系白皮书3.4军事大模型的应用能力3.4.1强敌研究领域科技情报应用指标设计：旨在评估军事大模型对于科技情报信息的广泛搜集、深度理解、逻辑分析以及报告撰写和内容生成能力，通过构建技术预警、情报整编、报告撰写等典型的科技情报领域具体应用场景，对军事大模型信息搜集信息来源的权威性和广泛性，情报理解分析的专业化程度与准确性，内容生成的规范性和独创性等方面给出主观和客观评价标准。战略预警应用指标设计：旨在衡量军事大模型在威胁分析、形势预测、专题生成和对抗策略制定方面的应用效能。核心指标项包括威胁分析的全面性、形势预测的精确度、专题生成的时效性和对抗策略的创新性。军事理论应用指标设计：旨在评估军事大模型在规则认知、作战概念发展、战法生成和法规条令遵循等方面的应用效果。核心指标项涉及规则认知的深度、作战概念的创新性、战法生成的实用性和法规条令的适用性。情报整合评估指标设计：旨在全面评价军事大模型在科技情报领域的信息搜集广度、情报分析深度、逻辑推理严密性以及报告撰写和内容生成的专业度。通过设定技术预警、报告撰写、研究脉络和情报整编等关键应用，为情报专业人员提供一个标准化的评价体系，帮助用户选择和优化科技情报领域的大模型应用。态势研判评估指标设计：旨在评估军事大模型在目标意图识别、COP生成、战场态势解析等方面的应用能力。任务规划评估指标设计：旨在全面评价军事大模型在COA生成、甘特图生成、冲突消解、火力规划等关键任务规划环节的策略制定能力和资源优化水平。3.4.3装备研制领域装备论证评估指标设计：旨在全面评价军事大模型在标准撰写、标准贯彻、可行论证、型号对比等关键论证环节的逻辑推理能力和决策支持水平。3.4.4训练管理领域军事基础训练评估指标设计：目的在于全面评价军事大模型在体能分析、作战知识学习、靶场训练、综合评估等关键训练环节的教学支持能力和训练效果。教学训练评估指标设计：旨在精确衡量军事大模型在计划生成、知识问答、模拟训练智能助手、考核评估等关键教学环节的教学互动性和学习效果。模拟训练评估指标设计：目的在于系统评估军事大模型在想定生成、智能体生成、计算机生成兵力、复盘评估等关键模拟环节的创新能力和模拟效果。实战演训评估指标设计：旨在深入评价军事大模型在想定生成、平行演习、智能蓝军、复盘评估等关键实战演训环节的实战模拟能力和决策支持效果。3.4.5联勤保障领域资产管理评估指标设计：目的在于全面评价军事大模型在战备统筹、仓储优化、补给预测、计划生成等关键管理环节的统筹能力和管理效率。运输投送评估指标设计：旨在精确衡量军事大模型在运筹优化、路线优化、智能投送、精准保障等关键投送环节的优化能力和投送效检测维修评估指标设计：目的在于系统评估军事大模型在故障检测、维修预测、寿命预测、检修助手等关键维护环节的智能诊断能力和维护效果。3.5军事大模型的安全能力3.5.1军事偏好军事偏好评估指标设计旨在评估军事认知力是否存在对不同作战单位的亲和/反亲和。这包括但不限于在资源选择、方案规划、决策取舍时对空军、陆军、海军等军兵种职能职责或武装设施的处理。合法合规评估指标设计重点关注模型是否遵守了相关的法律法渊亭科技渊亭科技军事大模型评估体系白皮书3.5.3军事保密军事保密评估指标设计确保模型在处理敏感信息时的安全性和3.5.4对抗攻击3.5.5算法加固算法加固评估指标设计关注提升模型的安全性和抵御攻击的能3.5.6伪造检测3.5.7数据防泄露数据防泄露评估指标设计确保模型在处理数据时不会泄露敏感渊亭科技渊亭科技军事大模型评估体系白皮书4评估标准(1)通用能力语言理解与信息抽取：评估模型在海量文本中精准提炼核心信息与细节的性能，及其在复杂叙述中理解实体关系、情感色彩和隐含意义的能力。上下文对话：考察模型维护连贯对话、依据前期对话内容有效回应，以及根据用户反馈灵活调整对话策略的水平。生成与创作：检验模型产出内容的原创性、关联性及与军事规范的契合度，及其根据不同情境调整文本风格的能力。常识与知识运用：评价模型掌握军事专业知识的深度与广度，及其在此基础上进行合理判断与策略建议的能力。科学计算辅助：衡量模型在处理军事数据统计与预测时的准确度与效率，以及在量化分析决策中的辅助作用。逻辑与推理：测试模型识别因果关系、进行情报分析的能力，及其基于逻辑推理提出有效军事策略的效能。工具使用与系统集成：评估模型与现有军事系统兼容性及操作军事软件工具的效能，强化技术与平台的整合能力。多模态能力：评价模型跨图像、语音、文本等多媒体信息处理的统一性，及在不同媒介间建立关联进行综合分析的效能。(2)专项能力风险管理和应急响应的策略性与效率。运筹优化：测试模型在复杂环境中的路径规划、资源调度灵活性、时间与成本效益的最大化策略制定能力。仿真模拟：评估模型创建逼真战场环境、预测行动影响、支持交互式演练及确保模拟数据真实性的能力。4.2评估方法(1)客观评估(2)主观评估(3)实施流程持续迭代持续迭代4.3成熟度分级标准进，并促进研发流程的优化与标准化。1级(入门级)-实现了基本功能的构建，专注于对军事领域基务，但缺乏灵活性和深度。2级(基础级)-在军事任务中展现基本的应用能力，能够处理逻辑的理解。3级(进阶级)-该级别的模型展现了较为成熟的军事决策辅助能力，能够处理复杂任务，包括综合分析多源信息、优化资源配置等，具备较好的自适应性，能够在一定程度上进行自我优化。4级(高阶级)-此阶段模型能够处理高度复杂的军事决策问题，实时优化。5级(卓越级)-展示了行业领先的智能水平，不仅在各类军事新，引领领域发展。5评估手段思路。5.1架构能力评估果预期，开展适当的验证。验证，以国产化硬件适配测试为多，该环节建议采用项目中最可能使渊亭科技渊亭科技军事大模型评估体系白皮书用的真实硬件，充分测试训练、推理能力。模块化扩展性评估，通常采用黑白盒结合的方式，通过综合考察技术架构、关键扩展性实现代码等，进行综合评估。高负载性能测试需要锁定测试环境、设计典型场景，验证场景相关的极限性能，基于此数据间接评估模型在真实环境的表现。系统伸缩性模拟白盒评估基础架构的能力，并结合基础架构的特点、基于统一数据集验证不同伸缩操作后的模型效果。接口标准化审查采用走读的方式，对接口体系定义、接口定义、接口实现进行核查。冗余机制检验采用专家走读设计的形式，对大模型应用平台的模型训练、模型推理、服务开放等进行机制落地检验。试架构能力评估查拟试扩展性图4架构能力评估5.2基础能力评估军事大模型的基础能力是实现高效作战指挥和决策的核心。基础能力的评估主要围绕数据集的准备和使用进行。针对通用基础能力，主要基于公开测试数据集开展，国内外均有大量的数据集可支撑完成该工作。针对军事基础能力，需结合军事领域的业务特点以及数据敏感性要求，进行专用数据集构建，专用数据集需精心构建，并在测试过程中结合工具链对输入数据进行同系列脱敏处理。渊亭科技渊亭科技军事大模型评估体系白皮书军事大模型的平台能力以功能完整性、有效性评估为主，涉及数据生成能力、开发训练能力、应用编排能力。数据生成能力评估，通过基于用例的功能验证方法，评估向量知识库的构建方法、数据增强过程的策略定义、数据反馈的搜集路径、数据反馈应用到训练/微调的逻辑闭环等基础能力的完整性和可用性，利用人工介入、结合高质量评估模型的自动化测试，评估向量化的效果。开发训练能力评估，通过基于用例的功能验证方法，评估数据管理、基座模型管理、计算资源管理、生成模型管理等功能完整性和可用性，并结合度量工具监控训练、微调、服务提供过程中的稳定性、可观测性。应用编排能力评估，通过基于用例的功能验证方法，评估插件管理、可视化编排、提示词管理等功能的完整性、可用性，并构建测试沙箱，利用API自动化测试方法进行能力编排的效果验证。应用能力评估业务强相关，通常需结合业务进行定制化测试功能开发和能力固化，以构建持续可用的评估环境。尽管如此，测试方式会涉及到一些公共的手段，具体包括：①测试数据集。结合业务准备“问题”和“标准答案”,而后构建输入、输出的测试管道，开展自动化测试；②对比验证。以样本应用能力为标杆，相同输入情况下，分析输③仿真推演。在具备良好数字模拟环境的前提下，可将应用的结果注入到仿真模拟环境，进行结果演算，最终评估应用效果。④人工比对。邀请专家进行逐案分析。渊亭科技渊亭科技军事大模型评估体系白皮书6评估数据评测数据集是用于测试和评估军事大型语言模型性能和能力的(1)任务覆盖：评测数据集应该覆盖多种军事领域处理任务，如任务规划、实时指挥、实时决策、后勤保障等，评估模型在不同(2)数据多样性：数据集应该包含军事领域不同业务、不同风格和(3)数据质量：评测数据集的数据应该准确专业、一致且可靠，以(4)规模和复杂度：数据集的规模应该足够大，涵盖充分的样本数数据集还应该具有一定的复杂度，包含一些挑战性的样本，以6.1评估数据形态(1)选择题正确的答案。主要用于评估模型在理解和推理能力上的表现。这种类型的数据集可能涉及语义推理、逻辑推断等方面的问题。(2)解答题包含一系列问题，每个问题都需要模型回答一个或多个相关的问主要用于评估模型在理解和回答自然语言问题方面的能力。这些问题可能涉及常识推理、推断、语义理解以及运筹优化等方面。(3)填空题包含一些带有空白的句子或段落，模型需要填写这些空白处。主要用于评估模型在语言生成和文本补全方面的能力。这种类型的数据集可能测试模型的语法知识、语义理解和生成能力。(4)程序代码包含一些程序代码片段，模型需要理解这些代码的功能并可能执行或生成相似的代码。主要用于评估模型在理解和生成程序代码方面的能力。这种类型的数据集可能测试模型的程序语言知识、算法理解和代码生成能力。6.2评估数据样例(1)选择题数据样例{"problem":“作战任务规划中的"OODA循环"是指什么?C.定位、观察、决策、行动D.观察、决策、行动、评估","category":"任务规划",}(2)填空题数据样例{渊亭科技渊亭科技军事大模型评估体系白皮书""problem":"一项战争计划的制定通常包括两个相对独立而又紧密联系的过程，一个是作战概念化过程，就是在认知、理解作战任务和战场环境的基础上筹划作战构想的过程；另一个是行动细节化过程，就是将作战筹划形成的概念化成果，通过作战计划制定流程和工具转化为可实施的_和行动计划过程.""category":"任务规划","groundtruth":"作战方案"}(3)解答题数据样例a、炮兵火力规划"problem":"假定炮兵群中有122榴弹炮营、152加榴炮营和130火箭炮营。要122榴弹炮对暴露步兵(卧姿)目标射击的弹药消耗量为8,对牵引火炮目标射击的152榴弹炮对暴露步兵(卧姿)目标射击的毁伤幅员为6,对牵引火炮目标射击的弹药消耗量30,对装甲自行火炮的毁伤幅员为36130榴弹炮对暴露步兵(卧姿)目标射击的弹药消耗量为6,对牵引火炮目标射击的弹药消耗量30,对装甲自行火炮的弹药消耗量为36。求最优的火力分配方案和规范化的最大射击效率值。","category":"任务规划",步兵连：130火箭炮打击装甲自行火炮连；规范化的最大射击效率值为1.18"solution:"已知：毁伤效果的量化模型：设有n个炮兵火力单位射击k个军事目毁伤率)为ej,用xij表示各火力单位对军事目标的分配方案，其具体取值为当第i个火力单位被分配干第i个目标时当第i个火力单位不被分配于第j个目标时-----(1)由于目标欲要毁伤效果达到最佳，故取目标函数为极大：maxf₁=Z=1Zi=1GjXj-----而相应的约束条件是渊亭科技军事大模型评估体系白皮书渊亭科技军事大模型评估体系白皮书Z1=1x=1,(i=1,2,…,n)--Zi=1xj≤n;或=1(j=1,2,…,k)------(4)xj∈{0,1},i=1,2,…,n;j=1,minf2=Z=1Zj=1Ci×n----而相应的约束条件仍为(3)~(5)约束条件仍为(3)~(5)。求解模型(9)时，可采用MATLAB优化工具箱。可应用bintprog函数进行求由(7)、(8)式得规范化矩阵,通过层次分析法，将定量与定性相结合，可得两指标权重向量为如果炮兵群中有一个122榴弹炮营、一个152加榴炮营和一个130火箭炮营，射击目标为原设的三个目标。此时变量n=k=3,而(3)(5)的约束条件中(4)式变渊亭科技渊亭科技军事大模型评估体系白皮书Zi=1x=1,(j=1,2,3)------minz=0.27x₁1+0.91x₁2+X₁3+0.82x₂2+0.89x₂3+0.26x₃1+0.84x₃2+炮兵火力的满意分配方案为：122榴弹炮射击牵引炮兵连：152加榴炮射击集结地域待命的步兵连：130火箭炮射击装甲自行火炮连。规范化的最大射击效率值为}7评估工具(1)客观评估好地激发出模型在题目测试领域的能力，并采用采用提示词工程 (2)主观评估7.2通用能力评估工具任务构建任务构建结果可视化推理任务1评估任务1军事通用能力评估工具对大模型评估流程主要包括以下几个阶(1)评估任务构建(2)推理与评估(3)结果可视化7.3智能体评估工具智能体评估工具旨在全面评估大模型产生的智能体在多个阶段的表现。(1)仿真环境对接与适配评估检查智能体在不同仿真平台的接入能力和接口标准化程度。(2)智能体开发阶段评估开发规范性审查：使用静态代码分析工具评估代码规范性、可读性及安全性。检查智能体的模块化程度，评估其扩展性、维护性和协同开发能力。开发工具与库的集成：确保所用工具和库的版本兼容性。评估自动化测试覆盖率，保证代码质量和功能正确性。(3)智能体训练过程评估学习效率与策略：监测智能体在不同任务上的学习速度。分析学习过程中的策略探索与利用。训练数据质量：评估训练数据集的实战代表性。考察数据增强技术在提升泛化能力方面的应用。(4)智能体综合评估学习能力：包括快速收敛性、持续学习能力、自适应学习策略、记忆与遗忘机制、多任务学习。渊亭科技渊亭科技军事大模型评估体系白皮书协同作业效能、反馈响应精确度。可解释性：包括代码可读性、决策透明度、可解释性算法集成。泛化能力：评估新场景适应性、噪声抵抗性、小样本学习、领域转移学习。稳定性与鲁棒性：包括长期运行稳定性、异常处理机制。(5)虚拟与真实环境验证虚拟环境验证：进行模拟战况演练和压力测试。真实环境验证：进行实地操作验证和人机协同评估。(6)综合评估报告与反馈机制评估报告生成：利用数据可视化工具生成多维度的评估报告，并建立性能指标排行。反馈与迭代建议：基于评估结果提出优化建议，建立闭环反馈系统，促进智能体性能持续提升。8评估平台在人工智能快速发展的今天，大模型作为推动行业变革的核心驱动力，其性能与应用场景的评估变得至关重要。渊亭推出自主开发军事大模型评估平台，作为一款专为大模型定制的能力评估产品，旨在通过全面、精细的评估框架，助力研究者、开发者及企业精准掌握模型表现，优化决策制定。我们综合考量基础能力、架构能力、平台能力、应用能力和安全能力，确保每一项评估都深入肌理，洞悉模型潜力。为用户生成详尽、全面的模型分析报告，助力用户在竞争激烈的人工智能领域保持领先地位。渊亭科技渊亭科技军事大模型评估体系白皮书r评体解者的评情件务评世标计算户出评估深青图9渊亭军事大模型评估平台8.1产品功能介绍8.1.1测评集管理测评集用于评估和衡量大模型在特定任务上的性能及领域能力内置测评集：平台内置了多种不同维度军事能力评估的测评集，它们由专家设计，覆盖了任务规划、情报研究、教学训练等多维度不同能力验证。这些测评集定期由团队更新，以反映最新的研究进展和技术标准，同时提供清晰的用户指南，帮助用户理解如何使用测评集。上传自有测评集：平台允许用户根据自身需求创建个性化的测试集。用户可以根据要测评的能力上传符合需求的特定领域的测评数据，以评估模型在特定场景下的表现。支持用户一键加载自定义测评集，同时提供评估测试集规范及示例，方便用户快速进行测评集转换，适应多样化的评估能力需求。测评集维护与管理：该模块包括测评集的版本控制、更新下载和用户反馈整合。通过维护管理，可以及时修正测评集中的任何问题，并根据用户反馈进行必要的调整。渊亭科技渊亭科技军事大模型评估体系白皮书8.1.2模型管理待评估模型管理：用户创建评估任务时需确定待评估模型，平台允许用户直接加载和或从待评估模型库里选择他们希望评估的模型及其对应版本。支持开源多内外主流通用模型评估，同时支持领域微调模型评估，确保广泛的兼容性。仲裁模型管理：当用户选择仲裁模型评估方式时，需要选择一个大模型作为仲裁模型。平台内置了渊亭天机·军事大模型作为默认仲裁模型，同时支持用于通过多样化的数据集检验模型的泛化能力，评估其在面对不同类型和分布的数据时能否保持良好的表现。自动化推荐：待评估模型及仲裁模型均进行了分类管理，根据能力分类方向，平台自动推荐建议评估使用的仲裁模型及合适的测评集。WMMayCpaysprlNBoc