СледваСледващо ръководство
Pairwise and Elo Evaluation
технически
Език AI РЪКОВОДСТВО
LLM оценки
Оценката на LLM измерва езиков модел или приложение спрямо определени задачи и условия на неуспех.
Чуйте това ръководствоAI-разказан · ~2 min
На тази страница2 минути четене
Преглед
Съответните измерения могат да включват фактическа точност, следване на инструкции, използване на извличане, устойчивост, цена и време за реакция. Един резултат от предпочитанията рядко обхваща всички.
Основни изводи
- Оценете пълната конфигурация на приложението.
- Валидирайте самите методи за оценяване.
- Включете въздържали се и състезателни случаи.
Дълбоко гмуркане
Оценете реално получените потребители на системата. Модел с извличане, инструменти и конкретна подкана може да се държи различно от същия модел, тестван самостоятелно. Запазете тези настройки със записа за оценка, включително ограничения за извиквания на инструменти и повторни опити. Комбинирайте детерминистични проверки с преценки, които изискват тълкуване. Точното съвпадение работи за някои извлечени полета или изпълними тестове, докато резюмето може да се нуждае от рубрика за доказателства и пропуски. Напишете рубриката, така че различните рецензенти да могат да я прилагат последователно и да разгледате несъгласията. Един модел може да помогне при оценяването, но неговата преценка е друг процес на измерване с възможни отклонения. Проверете го спрямо независимо прегледани примери, променете реда на отговорите, където е подходящо, и проверете дали възнаграждава многословието или стила повече от коректността. Не третирайте одобряването на един модел от друг като независимо доказателство. Включете въпроси без отговор, противоречиви източници, случаи с дълъг контекст и злонамерени инструкции в изтегления материал, когато те са уместни. Докладвайте резултатите по задача и тежест на грешката. Запазете неуспешните примери като случаи на регресия, докато опреснявате задържания материал, така че оценката да не се превърне в запомнена цел.
04Работен пример
Отделете услужливостта от фактическата подкрепа
Дайте на модел измислена политика, в която се посочва само, че възстановяванията са налични в рамките на 14 дни.
Попитайте дали доставката се възстановява. Увереният отговор не се поддържа, защото политиката не казва.
Оценете отговор, който идентифицира липсващата информация по-високо от измислена политика, дори ако изобретението звучи по-полезно.
Какво показва
Този изграден случай оценява боравенето с доказателства, а не плавността.
Внедряване в реалния свят
Оценете отговор на документ дали всяко твърдение е подкрепено от предоставения пасаж.
Проверете генерирания код чрез смислени поведенчески тестове и преглед.
Прилагайки го на практика
Защо има значение
- Скорост и мащаб. Езиковите работни процеси могат да се движат по-бързо, без да се жертва последователността.
- Достъп и обхват. Той разширява достъпа между езици и стилове на комуникация.
- По-ясни решения. Екипите могат да отделят повече време за преценка, докато автоматизацията се справя с повторението.
Внимавайте за
- Халюцинираните факти могат тихо да влязат в отчети, потоци за поддръжка или резултати от изследвания.
- Бързата чувствителност може да създаде противоречиви резултати при подобни заявки.
- Чувствителните текстови данни могат да бъдат разкрити, ако контролите за достъп са слаби.
Следващи стъпки
- Определете изходен формат, тон и стандарти за качество преди внедряване.
- Наземни отговори с доверени източници винаги, когато точността има значение.
- Поддържайте контролна точка за човешки преглед за изходи с високи залози.
- Проследявайте моделите на неуспехи и редовно обучавайте подкани или работни потоци.
Източници и допълнителна литература
- Yen and colleaguesHELMET: оценяване на езикови модели с дълъг контекст
Продължете да изследвате
Безплатен бюлетин
Получавайте дневния AI бюлетин
Три проверени AI истории всяка делнична сутрин, написани на достъпен език. Безплатно завинаги, без реклами.
Един имейл всеки делничен ден. Отписване с едно кликване. Никога не продаваме и не споделяме вашия имейл адрес.
Тествайте себе си
Take the LLM Evaluations quiz
Незабавна обратна връзка за всеки отговор и сертификат за споделяне с подлежащ на проверка идентификационен номер, след като преминете курс.
Подкрепете безплатното AI образование. AI Understanding е 501(c)(3) с нестопанска цел — без реклами, без платен достъп, никога. Направете дарение
Често задавани въпроси
Може ли LLM съдия да замени всички човешки прегледи?
Може да помогне за мащабиране на някои проверки, но неговата надеждност се нуждае от валидиране за рубриката и домейна. Последователни или двусмислени случаи може да изискват независим преглед.
Продължавай да учиш
Свързани ръководства
Още ръководства, избрани за тази тема