SıradakiSonraki rehber
İkili ve Elo Değerlendirmesi
Teknik
Dil AI KILAVUZU
Yüksek Lisans Değerlendirmeleri
LLM değerlendirmesi, bir dil modelini veya uygulamasını tanımlanmış görevlere ve başarısızlık koşullarına göre ölçer.
Bu kılavuzu dinleyinAI tarafından anlatılan · ~2 min
Bu sayfada2 dakika okuma
Genel Bakış
İlgili boyutlar, gerçeklere dayalı doğruluk, talimatların takip edilmesi, bilgi alma kullanımı, sağlamlık, maliyet ve yanıt süresini içerebilir. Tek bir tercih puanı nadiren hepsini kapsar.
Önemli çıkarımlar
- Tam uygulama yapılandırmasını değerlendirin.
- Not verme yöntemlerinin kendisini doğrulayın.
- Çekimserlik ve çekişmeli davaları dahil edin.
Derin Dalış
Kullanıcıların gerçekte aldıkları sistemi değerlendirin. Erişim, araçlar ve belirli bir istem içeren bir model, tek başına test edilen aynı modelden farklı davranabilir. Araç çağrıları ve yeniden denemelerdeki sınırlamalar da dahil olmak üzere bu ayarları değerlendirme kaydıyla koruyun. Deterministik kontrolleri yorum gerektiren kararlarla birleştirin. Tam eşleştirme, çıkarılan bazı alanlar veya yürütülebilir testler için işe yararken, bir özetin kanıt ve eksiklikler için bir değerlendirme tablosuna ihtiyacı olabilir. Farklı gözden geçirenlerin tutarlı bir şekilde uygulayabilmesi ve anlaşmazlıkları inceleyebilmesi için değerlendirme tablosunu yazın. Bir model derecelendirmeye yardımcı olabilir, ancak onun yargısı olası önyargılara sahip başka bir ölçüm sürecidir. Bunu bağımsız olarak incelenen örneklerle karşılaştırın, uygun olduğunda cevap sırasını değiştirin ve ayrıntıya veya stile doğruluktan daha fazla ödül verip vermediğini inceleyin. Bir modeli onaylayan bir modeli bağımsız kanıt olarak değerlendirmeyin. Cevaplanamayan soruları, çelişkili kaynakları, uzun bağlamlı vakaları ve ilgili olduğunda alınan materyale kötü niyetli talimatlar ekleyin. Sonuçları göreve ve hata önem derecesine göre raporlayın. Değerlendirmenin ezberlenmiş bir hedef haline gelmemesi için, uzatılan materyali yenilerken başarısız örnekleri regresyon vakaları olarak saklayın.
04Çalışılan örnek
Yardımseverliği gerçek destekten ayırın
Bir modele, yalnızca geri ödemelerin 14 gün içinde yapılabileceğini belirten icat edilmiş bir politika verin.
Gönderimin iade edilip edilmediğini sorun. Politika söylemediği için kendinden emin bir cevap desteklenmiyor.
Buluş daha yararlı görünse bile, eksik bilgiyi, icat edilmiş bir politikaya göre daha yüksek düzeyde tanımlayan bir yanıta puan verin.
Ne gösteriyor?
Bu yapılandırılmış vaka, akıcılıktan ziyade kanıtların ele alınmasını değerlendirir.
Gerçek Dünya Uygulaması
Her iddianın sağlanan pasaj tarafından desteklenip desteklenmediğine ilişkin bir belge yanıtına not verin.
Oluşturulan kodu anlamlı davranış testleri ve inceleme yoluyla doğrulayın.
Uygulamaya koymak
Neden önemli?
- Hız ve ölçek. Dil iş akışları tutarlılıktan ödün vermeden daha hızlı ilerleyebilir.
- Erişim ve erişim. Diller ve iletişim tarzları arasında erişimi genişletir.
- Daha net kararlar. Otomasyon tekrarlamayı yönetirken ekipler karar vermeye daha fazla zaman ayırabilir.
Dikkat edin
- Halüsinasyonlu gerçekler sessizce raporlara, destek akışlarına veya araştırma çıktılarına girebilir.
- İstem hassasiyeti, benzer istekler arasında tutarsız sonuçlar yaratabilir.
- Erişim kontrolleri zayıfsa hassas metin verileri açığa çıkabilir.
Sonraki adımlar
- Kullanıma sunmadan önce çıktı formatını, tonunu ve kalite standartlarını tanımlayın.
- Doğruluğun önemli olduğu durumlarda güvenilir kaynaklarla zemin müdahaleleri.
- Yüksek riskli çıktılar için insan incelemesi kontrol noktası bulundurun.
- Arıza modellerini takip edin ve istemleri veya iş akışlarını düzenli olarak yeniden eğitin.
Kaynaklar ve ek okuma
- Yen and colleaguesHELMET: uzun bağlamlı dil modellerinin değerlendirilmesi
Keşfetmeye Devam Edin
Ücretsiz bülten
Günlük AI brifingini alın
Hafta içi her sabah sade İngilizce yazılmış, doğrulanmış üç yapay zeka hikayesi. Sonsuza kadar ücretsiz, reklam yok.
Hafta içi her gün bir e-posta. Tek tıklamayla aboneliğinizi iptal edin. Adresinizi asla satmayız veya paylaşmayız.
Kendinizi test edin
Take the LLM Evaluations quiz
Her yanıtla ilgili anında geri bildirim ve bir kursu geçtiğinizde doğrulanabilir bir kimliğe sahip paylaşılabilir bir sertifika.
Ücretsiz AI eğitimini destekleyin. AI Understanding, bir 501(c)(3) kâr amacı gütmeyen kuruluştur; hiçbir zaman reklam yoktur, ödeme duvarı yoktur. Bağış yap
Sık sorulan sorular
Bir Yüksek Lisans yargıcı tüm insan incelemelerinin yerini alabilir mi?
Bazı kontrollerin ölçeklendirilmesine yardımcı olabilir ancak güvenilirliğinin değerlendirme listesi ve alan adı için doğrulanması gerekir. Birbirini takip eden veya belirsiz vakalar bağımsız inceleme gerektirebilir.
Öğrenmeye devam et
İlgili kılavuzlar
Bu konu için daha fazla rehber seçildi