LLM оценки
Оценка LLM сравнивает языковую модель или приложение с определенными задачами и условиями сбоя.
Обзор
Соответствующие параметры могут включать фактическую точность, следование инструкциям, использование извлечения, надежность, стоимость и время отклика. Единая оценка предпочтений редко охватывает их все.
Ключевые выводы
- Оцените полную конфигурацию приложения.
- Валидация самих методов оценивания.
- Включите случаи воздержания и состязательные случаи.
Глубокое погружение
Оцените, что фактически получают пользователи системы. Модель с поиском, инструментами и конкретной подсказкой может вести себя иначе, чем та же самая модель, протестированная отдельно. Сохраните эти настройки вместе с записью оценки, включая ограничения на вызовы инструментов и повторные попытки. Сочетайте детерминированные проверки с суждениями, требующими интерпретации. Точное соответствие работает для некоторых извлеченных полей или исполняемых тестов, тогда как для сводки может потребоваться рубрика для доказательств и пропусков. Напишите рубрику, чтобы разные рецензенты могли применять ее последовательно и анализировать разногласия. Модель может помочь при оценке, но ее оценка — это еще один процесс измерения с возможными погрешностями. Сравните его с примерами, рассмотренными независимыми экспертами, при необходимости измените порядок ответов и проверьте, вознаграждает ли он многословие или стиль больше, чем правильность. Не рассматривайте одобрение одной модели другой как независимое доказательство. Включайте в извлеченные материалы вопросы, на которые нет ответа, противоречивые источники, случаи с длинным контекстом и вредоносные инструкции, если они уместны. Сообщайте о результатах по задачам и серьезности ошибок. Сохраняйте неудачные примеры как случаи регресса, одновременно обновляя отложенный материал, чтобы оценка не стала заученной целью.
Техническая информация
Отказ может быть правильным для неподдержанного или отклоненного запроса и неправильным для обычного вопроса, требующего ответа. Оценка должна учитывать предполагаемое поведение каждого тестового примера.
Отделяйте помощь от фактической поддержки
- Предложите модели придуманную политику, в которой говорится только, что возврат средств возможен в течение 14 дней.
- Спросите, возвращается ли стоимость доставки. Уверенный ответ не имеет под собой никакой поддержки, потому что в политике об этом не говорится.
- Получите ответ, который идентифицирует недостающую информацию более высоко, чем изобретенная политика, даже если изобретение кажется более полезным.
В этом сконструированном случае оценивается работа с доказательствами, а не беглость речи.
Стратегическое воздействие
Скорость и масштаб
Языковые рабочие процессы могут развиваться быстрее, не жертвуя при этом согласованностью.
Доступ и охват
Это расширяет доступ к различным языкам и стилям общения.
Более четкие решения
Команды могут тратить больше времени на принятие решений, в то время как автоматизация занимается повторением.
Реальная реализация
Оцените документальный ответ на предмет того, подтверждается ли каждое утверждение приведенным отрывком.
Проверьте сгенерированный код с помощью содержательных поведенческих тестов и проверок.
Риски и ограничения
Галлюцинированные факты могут незаметно войти в отчеты, потоки поддержки или результаты исследований.
Незамедлительная чувствительность может привести к противоречивым результатам по схожим запросам.
Конфиденциальные текстовые данные могут быть раскрыты, если контроль доступа слабый.
Дорожная карта реализации
Перед развертыванием определите выходной формат, тон и стандарты качества.
Наземные ответы с помощью надежных источников, когда точность имеет значение.
Обеспечьте контрольную точку человеческого контроля для получения важных результатов.
Отслеживайте закономерности сбоев и регулярно обновляйте подсказки или рабочие процессы.
Источники и дальнейшее чтение
- Yen and colleaguesHELMET: оценка языковых моделей с длинным контекстом
Продолжайте исследовать
Free newsletter
Get the daily AI briefing
Three verified AI stories every weekday morning, written in plain English. Free forever, no ads.
One email each weekday. Unsubscribe in one click. We never sell or share your address.
Test yourself
Take the LLM Evaluations quiz
Instant feedback on every answer, and a shareable certificate with a verifiable ID once you pass a course.
Support free AI education. AI Understanding is a 501(c)(3) nonprofit — no ads, no paywall, ever. Make a donation
Следующее руководство
Нанесение водяных знаков на текст, сгенерированный LLM
Часто задаваемые вопросы
Может ли судья LLM заменить все человеческие проверки?
Это может помочь масштабировать некоторые проверки, но его надежность требует проверки для рубрики и домена. Косвенные или неоднозначные случаи могут потребовать независимого рассмотрения.