了解法学硕士 (LLM) 评估指标
Posted: Sun Mar 02, 2025 6:46 am
对于看似合理但可能包含错误或不相关信息的生成文本，如何定量衡量 LLM 的响应质量并不总是显而易见的。企业（还有个人！我绝对有罪。
）经常陷入依赖主观判断的陷阱，本质上是使用“空手指”的方法来评估 LLM 的表现。
Dataiku 中的 LLM 评估配方提供了一种强大的可视化方法来大规模测量和监控 LLM 性能。无论您是构建对话式问答应用程序、总结文档、生成翻译还是处理其他任务，此功能都会推荐与您的用例相 玻利维亚 Whatsapp 数据 匹配的相关 GenAI 特定指标。一些指标（例如忠实度、答案正确性、答案相关性和上下文精确度）利用了流行的“LLM-as-a-judge”技术，其中特制的提示使用辅助 LLM 作为人工评估的代理。其他指标（例如 BERT 分数、ROUGE 和 BLEU）依赖于统计的传统 NLP 技术。
与任何 ML 模型评估一样，为了正确评估准确率、精确率和召回率等指标，您需要从包含模型输入、输出示例的评估数据集开始，如果可用，还包含模型应视为基本事实的相应参考答案。如果您的用例利用了上下文学习技术，例如检索增强生成(RAG) 或小样本学习，您还需要在评估数据集中包含一列，指定作为提示的一部分提供给模型的上下文。
）经常陷入依赖主观判断的陷阱，本质上是使用“空手指”的方法来评估 LLM 的表现。 Dataiku 中的 LLM 评估配方提供了一种强大的可视化方法来大规模测量和监控 LLM 性能。无论您是构建对话式问答应用程序、总结文档、生成翻译还是处理其他任务，此功能都会推荐与您的用例相 玻利维亚 Whatsapp 数据 匹配的相关 GenAI 特定指标。一些指标（例如忠实度、答案正确性、答案相关性和上下文精确度）利用了流行的“LLM-as-a-judge”技术，其中特制的提示使用辅助 LLM 作为人工评估的代理。其他指标（例如 BERT 分数、ROUGE 和 BLEU）依赖于统计的传统 NLP 技术。
与任何 ML 模型评估一样，为了正确评估准确率、精确率和召回率等指标，您需要从包含模型输入、输出示例的评估数据集开始，如果可用，还包含模型应视为基本事实的相应参考答案。如果您的用例利用了上下文学习技术，例如检索增强生成(RAG) 或小样本学习，您还需要在评估数据集中包含一列，指定作为提示的一部分提供给模型的上下文。