超越猜测：如何评估法学硕士质量
Posted: Sun Feb 16, 2025 4:35 am
90% 的领导者已经以某种方式投资了生成式人工智能，但有一个共同的挑战：你如何客观地衡量法学硕士的产出是否真的“足够好”？例如，假设你正在使用法学硕士来支持对话式问答聊天机器人。经过几次成功的交流后，你很容易认为该模型正在提供高质量的答案，但你如何量化和衡量这一点？更重要的是，当团队无法手动监控每一次互动时，他们如何系统地关注持续的响应质量？
定性评估虽然直观，但可能会受到偏见的影响，并且在处理高风险用例（如客户服务自动化、文档生成或研究协助）时扩展性不佳。您需要一种方法来精确定位数千甚至数百万个模型交互中哪些方法有效以及哪些方法有待改进。这就 罗马尼亚电话号码数据 是自动 LLM 评估的作用所在。Dataiku LLM Mesh提供的这一关键功能允许您使用精确的指标来衡量 LLM 响应质量，并并排比较不同的模型或方法。请继续阅读以详细了解这些工具如何不仅为您的设计实验带来清晰度和方向，而且还可以帮助团队监控生产中 AI 应用程序的持续质量。
→ 观看 Dataiku 的 LLM 评估简要概述
了解法学硕士 (LLM) 评估指标
由于生成的文本看似合理，但可能包含错误或不相关的信息，因此如何定量衡量 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。
定性评估虽然直观，但可能会受到偏见的影响，并且在处理高风险用例（如客户服务自动化、文档生成或研究协助）时扩展性不佳。您需要一种方法来精确定位数千甚至数百万个模型交互中哪些方法有效以及哪些方法有待改进。这就 罗马尼亚电话号码数据 是自动 LLM 评估的作用所在。Dataiku LLM Mesh提供的这一关键功能允许您使用精确的指标来衡量 LLM 响应质量，并并排比较不同的模型或方法。请继续阅读以详细了解这些工具如何不仅为您的设计实验带来清晰度和方向，而且还可以帮助团队监控生产中 AI 应用程序的持续质量。
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了解法学硕士 (LLM) 评估指标
由于生成的文本看似合理，但可能包含错误或不相关的信息，因此如何定量衡量 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。