本文提出了一种可扩展的健康领域语言模型评估框架，旨在解决传统评估方法成本高、耗时长、依赖人工且一致性低的问题。现有评估方法依赖专家判断，难以扩展，且易受偏见和评分者间不一致影响。新方法采用自适应且精确的评分标准（rubric），提升评估效率与评分者间一致性，降低时间和人力成本。此前研究表明，大型语言模型在获取用户健康信息后可生成个性化、有价值的回应，但其广泛应用需依赖高效、严谨的评估机制。该框架为健康领域语言模型的准确、可靠评估提供了可行方案。

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