为了提高模型评分器（model grader）的性能，需要提供什么额外的上下文信息？	关于“好解决方案”应该具备哪些特征的解决方案标准（solution criteria）。
提高模型评分器性能的流程主要包含哪两个步骤？	1. 在生成数据集的提示中加入解决方案标准；2. 在模型评分器的提示中插入这些标准。
在第一步中，我们应该修改哪个提示（prompt）？	生成数据集（generate data set）的提示。
在第一步中，我们要求测试用例包含什么关键信息？	解决方案标准（solution criteria），描述一个好的解决方案应具备的特征。
在第二步中，我们向模型评分器提供了什么信息？	从测试用例中提取并生成的解决方案标准。
为什么要在模型评分器的提示中加入解决方案标准？	帮助模型评分器更好地理解和评估什么是好的解决方案，从而提高评估的质量。
在第二步中，解决方案标准是如何被插入到模型评分器提示中的？	将其作为额外的“提示/标签”插入到评估解决方案的区域。