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在论文4.2.3 评估指标部分提到的MBE是Model-based Evaluation（基于模型的评估）的缩写。

这是一个由大型语言模型担任“裁判”来评估模型输出质量的自动化评估方法。具体细节如下：

MBE（Model-based Evaluation）详解：

1.目的：

• 用于评估模型生成的长文本答案或复杂回答的质量。
• 传统的基于规则的指标（如F1分数）适用于短答案、事实性问答，但在评估需要解释、推理或多段落合成的“深度研究”类答案时效果不佳。

2.具体做法（如论文所述）：

• 裁判模型：使用GPT-4o-mini（一个高性能的LLM）。
• 评估任务：给裁判模型提供：
  • 问题
  • 参考答案（Ground Truth Answer）
  • 待评估模型生成的答案（Predicted Answer）
• 裁判的指令：判断生成的答案是否“正确”地回答了问题。
• 输出：裁判模型给出判断结果：“correct”或“incorrect”。
• MBE分数计算：最终MBE得分是裁判模型判断为“correct”的比例，即：
  [
  \text{MBE Score} = \frac{\text{被判定为正确的答案数量}}{\text{总答案数量}}
  ]
  这本质上是一种由LLM打分的准确率（Accuracy）。

3.优点：

• 灵活性强：能理解语义等价、解释合理性、逻辑连贯性等规则难以捕捉的维度。
• 自动化：避免了昂贵且耗时的人工评估。
• 与人类判断相关性高：已有研究表明（如引用的Zheng et al., 2023），在某些任务上，LLM作为裁判的判断与人类评估者有较高的一致性。

4.在本文中的重要性：

• 论文在表1和表2中同时报告了F1分数和MBE分数。
• F1分数反映了模型在短事实性答案上的精确匹配能力。
• MBE分数则更全面地反映了模型在复杂、开放域研究任务中生成有用、正确回答的综合能力。
• 论文指出，DeepResearcher在MBE指标上的优势尤其明显，这证明了其在真实网络环境中进行端到端RL训练后，获得了更强的深度理解和信息综合能力，而不仅仅是检索和复述事实。

总结：

MBE是本文采用的一种基于LLM的自动化评估指标，用于补充传统规则指标（F1）的不足，尤其适用于评估“深度研究”这类复杂、开放域任务的答案质量。它体现了当前LLM研究中对更智能、更语义化评估方法的需求。