1. 从 GLiFormer 评测脚本说起把 LLM 裁判挂到 TaoToken最近在跑 Knowledgator GLiFormer 的多任务评测GLiFormer 是 Knowledgator Engineering 放出的 schema 条件化编码器单个 575M 参数模型在推理时按标签和 schema 做 NER、分类、关系抽取、嵌套 JSON 结构化、文本嵌入。它不生成 token输出更像“受约束的结构化对象”这给评测脚本带来一个很实际的问题规则匹配只能比字段不能比语义。我一开始用 exact match 跑嵌套 JSON 提取字段顺序、同义标签、嵌套层级一变分数就掉得很难看。后来把上层 LLM 裁判独立出来专门判断 schema 合法性、标签语义和 span 对齐Token 消耗就集中在裁判模型上。为了让裁判调用稳定、可复现我把 Key 和 Base URL 都切到 TaoToken到 https://taotoken.net/?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentgliformer_judge_intro 拿 KeyBase URL 用 https://taotoken.net/api。下面这篇记录就是围绕“GLiFormer 输出 → 裁判模型调用 → 评测日志落盘”这条链路展开的。这里先明确边界GLiFormer 本身是编码器不生成 token也不直接调用 LLM。真正消耗 Token 的是上层裁判模型它读 GLiFormer 的结构化输出和金标返回评分 JSON。所以这篇不是讲怎么训练 GLiFormer而是讲怎么在多任务评测脚本里把裁判模型接得可复现、可排障。GLiFormer 在嵌套 JSON 提取任务上官方给出的 F1 是 91.10但这个数字只说明模型侧能力评测脚本侧如果裁判模型不稳定最终汇总出来的 F1、schema 合法率、语义一致率都会漂。把裁判模型统一到 TaoToken 之后至少请求参数、返回日志、失败重试这三件事能固定下来。下面的脚本都按“本地执行”写不依赖任何生产库直连也不涉及 MCP/Agent 自动改库。你只需要准备样本、模型输出、TaoToken Key然后按步骤跑裁判。2. 评测目录与数据契约GLiFormer 输出长什么样裁判读什么先定目录后面所有命令都能直接复现。建议不要把所有东西塞进一个 notebook评测脚本一旦要跑多任务样本、预测、裁判日志、汇总指标必须分开。gliformer_eval/ ├── data/ │ ├── gold.jsonl │ └── schema/ │ ├── ner.json │ ├── cls.json │ ├── relation.json │ └── nested_json.json ├── preds/ │ └── gliformer_pred.jsonl ├── judge/ │ ├── judge_client.py │ ├── judge_prompt.py │ └── run_judge.py ├── logs/ │ ├── judge_log.jsonl │ └── judge_error.jsonl └── metrics/ └── metrics.json金标文件gold.jsonl每行一个任务样本。不要假设所有任务都是同一种结构用task字段区分。下面是一个混合示例字段名可以按你的数据集改但task、schema_id、input、gold这四个核心字段建议保留。{id:ner_001,task:ner,schema_id:ner_v1,input:张三在杭州加入阿里巴巴。,gold:{entities:[{text:张三,label:PER},{text:杭州,label:LOC},{text:阿里巴巴,label:ORG}]}} {id:cls_001,task:classification,schema_id:cls_v1,input:这款耳机降噪不错但佩戴夹耳。,gold:{label:mixed}} {id:rel_001,task:relation,schema_id:relation_v1,input:马云创立了阿里巴巴总部位于杭州。,gold:{triples:[{head:马云,relation:founder_of,tail:阿里巴巴},{head:阿里巴巴,relation:located_in,tail:杭州}]}} {id:json_001,task:nested_json,schema_id:nested_json_v1,input:订单 A1001客户李雷包含商品键盘和鼠标收货地址杭州。,gold:{order_id:A1001,customer:{name:李雷},items:[{name:键盘},{name:鼠标}],address:{city:杭州}}}GLiFormer 的预测输出也按同样行数落盘但只保留id、task、pred、latency_ms、model_version。不要把模型原始 tensor、logits 或内部 tokenizer 输出混进预测文件裁判模型不需要这些混进去只会让日志膨胀。{id:ner_001,task:ner,pred:{entities:[{text:张三,label:PERSON},{text:杭州,label:LOCATION},{text:阿里巴巴,label:ORGANIZATION}]},latency_ms:18,model_version:gliformer-575m} {id:cls_001,task:classification,pred:{label:mixed},latency_ms:12,model_version:gliformer-575m} {id:rel_001,task:relation,pred:{triples:[{head:马云,relation:founder,tail:阿里巴巴},{head:阿里巴巴,relation:located_in,tail:杭州}]},latency_ms:21,model_version:gliformer-575m} {id:json_001,task:nested_json,pred:{order_id:A1001,customer:{name:李雷},items:[{name:键盘},{name:鼠标}],address:{city:杭州}},latency_ms:26,model_version:gliformer-575m}裁判模型读的是input、gold、pred、schema_id和任务说明。它输出的不是一个总分数而是结构化 JSON方便后面聚合。推荐统一成下面这种裁判返回契约{ task: ner, schema_valid: true, exact_match: false, semantic_score: 0.93, label_mapping: { PERSON: PER, LOCATION: LOC, ORGANIZATION: ORG }, span_f1: 1.0, reason: 预测标签与金标标签为同义映射实体边界一致判定为语义等价。 }schema_valid判断预测是否符合该任务的 schemasemantic_score是裁判模型对语义一致性的主观评分范围 0 到 1label_mapping记录同义标签映射方便人工复核span_f1只对 NER 这类带 span 的任务有意义其他任务可以为 null。所有裁判返回都要落judge_log.jsonl后面出问题可以回放。3. TaoToken 侧准备创建 Key、Base URL 与模型名口径到 https://taotoken.net/?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentgliformer_key_prep 注册或登录后进入控制台创建 API Key。Key 只放在环境变量里不要写进代码也不要在日志里打印完整 Key。Base URL 固定用https://taotoken.net/api注意 Base URL 不加 UTM 参数它只用于工具配置。环境变量可以这样设置export TAOTOKEN_API_KEYYOUR_API_KEY export TAOTOKEN_BASE_URLhttps://taotoken.net/api export JUDGE_MODEL你的裁判模型ID裁判模型 ID 不要凭感觉写。先到模型对话页确认当前可用模型再把它填到JUDGE_MODEL。模型对话入口在文末 CTA 里带 utm_content方便你从这篇评测记录直接跳过去。如果你只是先验证连通性可以用下面这个 curl 命令它不会写任何业务数据只做一次最小对话请求。curl -sS ${TAOTOKEN_BASE_URL}/chat/completions \ -H Authorization: Bearer ${TAOTOKEN_API_KEY} \ -H Content-Type: application/json \ -d { model: ${JUDGE_MODEL}, messages: [ {role: system, content: You are a strict JSON checker.}, {role: user, content: Return {\ok\: true} only.} ], temperature: 0, max_tokens: 64 }如果返回 401先检查TAOTOKEN_API_KEY是否有多余空格如果返回 404先检查模型 ID 和 Base URL 是否拼错如果返回 429说明触发限速后面脚本里要做指数退避。建议把下面三个地址一起收藏创建 Key 用控制台 API Keys 页选模型用模型对话页Coding Plan 用于需要更稳定额度的评测任务。它们都在文末 CTA 路径里。裁判模型选择上GLiFormer 多任务评测不需要特别大的模型但要稳定输出 JSON。温度设为 0max_tokens控制在 512 到 1024避免裁判模型自己发散写小作文。如果你的任务里嵌套 JSON 很深可以适当调大max_tokens但不要让它输出 markdown 代码围栏。所有裁判提示词里都要强调“只返回一个 JSON 对象不要解释不要代码块”。4. 裁判调用参数Python 脚本可复现这里用 OpenAI 兼容的 Python SDK 写裁判客户端。注意base_url指向 TaoToken 的 Base URLapi_key从环境变量读。不要用 Anthropic 的ANTHROPIC_*变量去套这个 Python 脚本那是 Claude Code 专用配置Codex 要用config.toml后面会分开写。# judge/judge_client.py import json import os import time import hashlib from typing import Any, Dict from openai import OpenAI BASE_URL os.getenv(TAOTOKEN_BASE_URL, https://taotoken.net/api) API_KEY os.getenv(TAOTOKEN_API_KEY, YOUR_API_KEY) JUDGE_MODEL os.getenv(JUDGE_MODEL, your-judge-model) client OpenAI(base_urlBASE_URL, api_keyAPI_KEY) SYSTEM_PROMPT 你是一个严格的评测裁判。你只做一件事比较金标 JSON 和预测 JSON。 要求 1. 只输出一个 JSON 对象不要输出 markdown 代码块不要输出解释。 2. 判断预测是否符合 schema。 3. 如果标签是同义映射请给出 label_mapping。 4. 对 NER 任务计算 span_f1对非 NER 任务 span_f1 为 null。 5. semantic_score 范围 0 到 1保留两位小数。 6. reason 用中文不超过 80 字。 def build_user_prompt(task: str, schema: Dict[str, Any], gold: Dict[str, Any], pred: Dict[str, Any]) - str: payload { task: task, schema: schema, gold: gold, pred: pred, } return ( 请比较下面的金标和预测按要求返回裁判 JSON。\n json.dumps(payload, ensure_asciiFalse, indent2) ) def stable_hash(text: str) - str: return hashlib.sha256(text.encode(utf-8)).hexdigest()[:16] def judge_once( task: str, schema: Dict[str, Any], gold: Dict[str, Any], pred: Dict[str, Any], retries: int 4, ) - Dict[str, Any]: user_prompt build_user_prompt(task, schema, gold, pred) last_error None for attempt in range(retries): started time.time() try: resp client.chat.completions.create( modelJUDGE_MODEL, messages[ {role: system, content: SYSTEM_PROMPT}, {role: user, content: user_prompt}, ], temperature0, max_tokens768, response_format{type: json_object}, ) latency_ms int((time.time() - started) * 1000) content resp.choices[0].message.content or {} parsed json.loads(content) parsed[_meta] { model: JUDGE_MODEL, latency_ms: latency_ms, prompt_hash: stable_hash(user_prompt), temperature: 0, max_tokens: 768, attempt: attempt 1, usage: getattr(resp, usage, None).model_dump() if getattr(resp, usage, None) else None, } return parsed except Exception as exc: last_error str(exc) sleep_s min(2 ** attempt, 16) time.sleep(sleep_s) return { task: task, schema_valid: False, exact_match: False, semantic_score: 0.0, label_mapping: {}, span_f1: None, reason: fjudge_failed: {last_error}, _meta: { model: JUDGE_MODEL, latency_ms: None, prompt_hash: stable_hash(user_prompt), temperature: 0, max_tokens: 768, attempt: retries, usage: None, }, }这段代码里有几个关键参数必须固定temperature0裁判评分要可复现不能让模型随机发挥。max_tokens768嵌套 JSON 任务可能返回较长 reason但不要无限放大。response_format{type: json_object}如果当前模型支持尽量开启如果不支持去掉这个参数但 system prompt 里仍然要求只输出 JSON。retries4遇到 429、超时、临时 5xx 时重试退避时间 1、2、4、8 秒。_meta把模型、延迟、prompt hash、token usage 一起写进日志。后面复现问题时先看 prompt hash 是否一致。裁判提示词不要直接拼接用户原始输入要做 JSON 转义。上面用json.dumps就是为了避免引号、换行、特殊字符破坏结构。如果你把 GLiFormer 的嵌套 JSON 直接字符串拼进 prompt很容易出现模型返回非法 JSON 的情况。5. 把裁判接进 GLiFormer 多任务评测流水线有了裁判客户端下一步是批量跑预测文件和金标文件。这里不直接调用 GLiFormer而是假设你已经用本地脚本或离线推理把preds/gliformer_pred.jsonl生成好了。评测 runner 只负责对齐id、加载 schema、调用裁判、写日志、聚合指标。# judge/run_judge.py import json import os from pathlib import Path from collections import defaultdict from judge_client import judge_once ROOT Path(__file__).resolve().parents[1] GOLD_PATH ROOT / data / gold.jsonl PRED_PATH ROOT / preds / gliformer_pred.jsonl SCHEMA_DIR ROOT / data / schema LOG_PATH ROOT / logs / judge_log.jsonl ERROR_PATH ROOT / logs / judge_error.jsonl METRICS_PATH ROOT / metrics / metrics.json def read_jsonl(path): rows [] with open(path, r, encodingutf-8) as f: for line in f: line line.strip() if line: rows.append(json.loads(line)) return rows def load_schema(schema_id): path SCHEMA_DIR / f{schema_id}.json with open(path, r, encodingutf-8) as f: return json.load(f) def main(): gold_rows read_jsonl(GOLD_PATH) pred_rows read_jsonl(PRED_PATH) pred_map {row[id]: row for row in pred_rows} LOG_PATH.parent.mkdir(parentsTrue, exist_okTrue) ERROR_PATH.parent.mkdir(parentsTrue, exist_okTrue) METRICS_PATH.parent.mkdir(parentsTrue, exist_okTrue) task_stats defaultdict(lambda: { count: 0, schema_valid: 0, exact_match: 0, semantic_sum: 0.0, span_f1_sum: 0.0, span_f1_count: 0, judge_failed: 0, }) with open(LOG_PATH, w, encodingutf-8) as log_f, open(ERROR_PATH, w, encodingutf-8) as err_f: for gold in gold_rows: sample_id gold[id] pred pred_map.get(sample_id) if not pred: err_f.write(json.dumps({id: sample_id, error: missing_pred}, ensure_asciiFalse) \n) continue schema load_schema(gold[schema_id]) result judge_once( taskgold[task], schemaschema, goldgold[gold], predpred[pred], ) log_row { id: sample_id, task: gold[task], schema_id: gold[schema_id], gold: gold[gold], pred: pred[pred], judge: result, } log_f.write(json.dumps(log_row, ensure_asciiFalse) \n) stats task_stats[gold[task]] stats[count] 1 if result.get(schema_valid): stats[schema_valid] 1 if result.get(exact_match): stats[exact_match] 1 stats[semantic_sum] float(result.get(semantic_score) or 0.0) if result.get(span_f1) is not None: stats[span_f1_sum] float(result[span_f1]) stats[span_f1_count] 1 if str(result.get(reason, )).startswith(judge_failed): stats[judge_failed] 1 metrics {} for task, s in task_stats.items(): count max(s[count], 1) metrics[task] { count: s[count], schema_valid_rate: round(s[schema_valid] / count, 4), exact_match_rate: round(s[exact_match] / count, 4), semantic_avg: round(s[semantic_sum] / count, 4), span_f1_avg: round(s[span_f1_sum] / s[span_f1_count], 4) if s[span_f1_count] else None, judge_failed: s[judge_failed], } with open(METRICS_PATH, w, encodingutf-8) as f: json.dump(metrics, f, ensure_asciiFalse, indent2) print(json.dumps(metrics, ensure_asciiFalse, indent2)) if __name__ __main__: main()跑之前先确认 schema 文件存在。NER 的 schema 可以写成{ type: object, required: [entities], properties: { entities: { type: array, items: { type: object, required: [text, label], properties: { text: {type: string}, label: {type: string} } } } } }分类、关系抽取、嵌套 JSON 的 schema 同理字段越明确裁判模型越不容易误判。注意裁判模型不是必须依赖结构化校验库它主要做语义判断但 schema 放在 prompt 里能显著减少“格式看起来对、语义错位”的误判。运行命令cd gliformer_eval export TAOTOKEN_API_KEYYOUR_API_KEY export TAOTOKEN_BASE_URLhttps://taotoken.net/api export JUDGE_MODEL你的裁判模型ID python judge/run_judge.py产出两个关键文件logs/judge_log.jsonl记录每个样本的金标、预测、裁判返回和调用元信息metrics/metrics.json汇总每个任务的 schema 合法率、exact match 率、语义平均分和 span F1。这样即使后面换裁判模型也能对比同一批样本的评分漂移。6. 用 Claude Code、Codex 与 CC Switch 管理评测工程配置评测脚本本身用 Python 跑但如果你在 Claude Code 或 Codex 里维护这个工程建议把供应商配置写清楚。不要混用环境变量尤其不要把ANTHROPIC_*套到 Codex也不要把 Codex 的config.toml套到 Claude Code。Claude Code 使用settings.json核心是ANTHROPIC_BASE_URL和ANTHROPIC_AUTH_TOKEN。这里把 Base URL 指到 TaoTokenKey 仍然用占位符YOUR_API_KEY{ env: { ANTHROPIC_BASE_URL: https://taotoken.net/api, ANTHROPIC_AUTH_TOKEN: YOUR_API_KEY, ANTHROPIC_MODEL: 你的模型ID } }如果你的 Claude Code 版本使用项目级.claude/settings.json把上面内容放到对应位置即可。Claude Code 文档里有完整字段说明文末 CTA 给了带 utm_content 的入口。注意ANTHROPIC_BASE_URL不要再加路径后缀除非文档明确要求这里统一用https://taotoken.net/api。Codex 使用config.toml写法完全不同。下面是一个 provider 配置示例model 你的模型ID model_provider taotoken [model_providers.taotoken] name TaoToken base_url https://taotoken.net/api env_key TAOTOKEN_API_KEY wire_api chat然后在 shell 里设置export TAOTOKEN_API_KEYYOUR_API_KEYCodex 不会读ANTHROPIC_AUTH_TOKEN所以不要混。如果你在同一个终端里同时用 Claude Code 和 Codex建议开两个 shell或者用 direnv 按目录加载不同环境变量避免 Key 和 Base URL 串台。CC Switch 的“三件套”可以理解为供应商、Key、模型。供应商填 TaoTokenBase URL 填https://taotoken.net/apiKey 填YOUR_API_KEY模型填你在模型对话页确认过的 ID。切换配置后先用一个最小请求验证再跑 GLiFormer 评测避免批量跑到一半才发现 401。供应商名称TaoToken Base URLhttps://taotoken.net/api API KeyYOUR_API_KEY 默认模型你的裁判模型ID如果你在团队里维护多个评测环境建议把“裁判模型 ID”也写进judge_log.jsonl的_meta.model字段。这样即使 CC Switch 切了供应商历史日志也能追溯当时用的是哪个模型。TaoToken 官网入口https://taotoken.net/?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentgliformer_claude_code 。7. 评测日志与排障GLiFormer 输出被裁判误杀怎么办裁判模型接入后最容易出现的问题不是 GLiFormer 预测错而是裁判模型误杀。典型表现是semantic_score很低但人工看预测和金标其实等价。排障顺序建议从日志开始不要直接改 prompt。第一看judge_log.jsonl里的_meta.prompt_hash。如果同一个样本两次运行的 prompt hash 不同说明输入序列化方式变了可能是字段顺序、编码、空值处理不一致。裁判模型对 prompt 顺序敏感尤其是嵌套 JSON 很深的时候。第二看label_mapping。NER 任务里PERSON和PER、LOCATION和LOC、ORGANIZATION和ORG这类同义标签如果裁判没有给出映射就会误判为标签错误。你可以在 prompt 里加一句“如果预测标签与金标标签属于同一实体类型只是命名不同请记录 label_mapping 并视为语义一致。” 但不要无限放宽否则会把真正错的标签也放过。第三看schema_valid和exact_match的组合。schema_validtrue且exact_matchfalse且semantic_score高通常是格式差异不是能力问题。schema_validfalse才是结构错误优先修 GLiFormer 输出后处理而不是改裁判。第四看judge_failed。如果失败集中在某个时间段可能是限速或网络抖动。脚本里已经有指数退避但你可以在judge_error.jsonl里记录原始异常。常见错误和处理方式如下现象可能原因处理401 UnauthorizedKey 错误、多余空格、过期重新到控制台创建 Key更新TAOTOKEN_API_KEY404 Not FoundBase URL 或模型 ID 错Base URL 用https://taotoken.net/api模型 ID 去模型对话页确认429 Too Many Requests并发过高或触发限速降低并发重试退避必要时调整 Coding Plan返回非 JSON裁判模型发散强化 system prompt开启 json_objecttemperature 设 0日志里 usage 为空SDK 或网关未返回 usage不阻塞评测但要在汇总时标记缺失嵌套 JSON 截断max_tokens 太小调大到 1024 或 1536并检查 reason 长度如果你需要快速抓一次原始返回可以用 curl 复现某个失败样本。命令在本地执行不要自动写生产库curl -sS ${TAOTOKEN_BASE_URL}/chat/completions \ -H Authorization: Bearer ${TAOTOKEN_API_KEY} \ -H Content-Type: application/json \ -d { model: ${JUDGE_MODEL}, messages: [ {role: system, content: 只输出 JSON。}, {role: user, content: 比较 gold 和 pred返回 {\\\ok\\\: true}} ], temperature: 0, max_tokens: 128 }裁判 prompt 的迭代要基于日志不要凭感觉。建议每轮只改一个变量比如先固定temperature0和max_tokens然后只调整标签映射规则跑完 100 条样本后对比semantic_avg和judge_failed。如果人工抽检发现误杀率上升回滚 prompt。所有 prompt 版本建议写进judge_prompt.py的常量里并在日志里记录版本号而不是只记录 hash。另外GLiFormer 的嵌入任务和多任务评测不要混在一个裁判 prompt 里。嵌入输出是向量裁判模型不应该直接比较向量它更适合做“解释文本是否一致”的辅助判断。如果确实要评嵌入质量用余弦相似度或检索命中率做主指标裁判只作为可选的解释层。这样 Token 消耗仍然集中在裁判模型但不会把不适合 LLM 裁判的任务硬塞进去。8. 完整运行顺序与 CTA模型对话、Coding Plan、创建 Key、Claude Code 文档把整条链路串起来推荐按下面顺序执行# 1. 准备环境 cd gliformer_eval python -m venv .venv source .venv/bin/activate pip install openai # 2. 配置 TaoToken export TAOTOKEN_API_KEYYOUR_API_KEY export TAOTOKEN_BASE_URLhttps://taotoken.net/api export JUDGE_MODEL你的裁判模型ID # 3. 确认预测文件已生成 ls preds/gliformer_pred.jsonl ls data/gold.jsonl # 4. 跑裁判 python judge/run_judge.py # 5. 查看指标与日志 cat metrics/metrics.json head -n 3 logs/judge_log.jsonl如果这一步跑通你就得到了一份可复现的“裁判调用参数 评测日志”。核心参数是Base URLhttps://taotoken.net/api、Key 占位符YOUR_API_KEY、裁判模型 ID、temperature0、max_tokens768、重试 4 次、JSON 输出。日志里保留 prompt_hash、latency、usage后面换模型或换 prompt 时都能对比。最后按高转化路径走一遍先到模型对话页确认裁判模型 IDhttps://taotoken.net/models/detail/chat?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentgliformer_chat如果评测任务需要更稳定的调用额度看 Coding Planhttps://taotoken.net/coding-plan?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentgliformer_coding_plan创建或管理 API Keyhttps://taotoken.net/console/api-keys?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentgliformer_api_keysClaude Code 配置细节看文档https://taotoken.net/doc/ClaudeCodeAnthropic?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentgliformer_claude_code_doc官网总入口https://taotoken.net/?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentgliformer_finalGLiFormer 本身是编码器不生成 token评测脚本的 Token 消耗集中在裁判模型。把裁判模型统一到 TaoToken 之后Base URL、Key、模型 ID、调用参数、日志字段都能固定下来。你只需要替换YOUR_API_KEY把JUDGE_MODEL改成模型对话页里确认的 ID就能复现同一套 GLiFormer 多任务评测流程。