LLM评估与LLM系统评估(LLM evaluation versus LLM system evaluation) 评估框架和平台 LLM系统评估策略:线上和线下 线下评价 黄金数据集、监督学习和人工注释 LLM 生成的示例 人工智能评估人工智能(AI evaluating AI) 在线评估和指标 RAI(负责任的人工智能)指标 按应用场景划分的评价指标 总结 问答 NER 文本转SQL 检...
BLEU (BiLingual Evaluation Understudy, 双语评估替补)评分会根据标注的基本事实(或预期输出)评估您的 LLM 应用的输出。它会计算 LLM 输出和预期输出之间每个匹配的 n-gram(n 个连续单词)的精度,以计算它们的几何平均值,并在必要时应用简洁性惩罚。 ROUGE (Recall-Oriented Understudy for Gisting Evaluation, 面向召...
随着越来越多的大语言模型被发布和使用,如何对大模型的能力进行评测(LLM Evaluation)成为一个新的课题,本篇对大模型评测的基础知识做简要综述介绍。 内容摘要 为什么需要做大模型评测 需要评测大模型的哪些能力 如何评测大模型 为什么需要做大模型评测 对大模型做评测的必要性来源于以下多方面原因: 模型好坏的统一判断...
“Evaluation”是 LLM 可观测性的一个重要支柱,用于了解和验证 LLM 模型的性能,并捕捉潜在的幻觉或问答问题等问题。通常而言,评估 LLM 的性能对于确保模型的质量和可靠性至关重要,我们可借助测试数据集、A/B 测试、指标和评估标准、用户反馈和主观评估以及模型解释性评估等常见的评估方法和技术进行合理性评估 通过评...
The LLM Evaluation Framework evaluation-metricsevaluation-frameworkllm-evaluationllm-evaluation-frameworkllm-evaluation-metrics UpdatedDec 28, 2024 Python From RAG chatbots to code assistants to complex agentic pipelines and beyond, build LLM systems that run better, faster, and cheaper with tracing, eva...
A multitask, multilingual, multimodal evaluation of chatgpt on reasoning, hallucination, and interactivity[J]. arXiv preprint arXiv:2302.04023, 2023.[19]Zang X, Rastogi A, Sunkara S, et al. MultiWOZ 2.2: A dialogue dataset with additional annotation corrections and state tracking baselines[J]....
“Evaluation”是 LLM 可观测性的一个重要支柱,用于了解和验证 LLM 模型的性能,并捕捉潜在的幻觉或问答问题等问题。通常而言,评估 LLM 的性能对于确保模型的质量和可靠性至关重要,我们可借助测试数据集、A/B 测试、指标和评估标准、用户反馈和主观评估以及模型解释性评估等常见的评估方法和技术进行合理性评估 ...
https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/model-evaluation.html 8.DeepEval (Confident AI) 这是一个用于评估LLM的开源框架。它类似于Pytest,但专门用于单元测试LLM输出。DeepEval结合了最新的研究,根据G-Eval,幻象,答案相关性,RAGAS等指标评估LLM输出,它使用LLM和其他各种NLP模型,在您的机器上本地...
大型语言模型评估(LLMs evaluation)已成为评价和改进大模型的重要流程和手段,为了更好地支持大模型的评测,我们提出了llmuses框架,该框架主要包括以下几个部分: 预置了多个常用的测试基准数据集,包括:MMLU、CMMLU、C-Eval、GSM8K、ARC、HellaSwag、TruthfulQA、MATH、HumanEval等 ...
https://learn.microsoft.com/en-us/azure/ai-studio/concepts/evaluation-approach-gen-ai 2.Prompt Flow (Microsoft) Prompt Flow是一套用于简化基于LLM的人工智能应用的开发工具,缩短端到端的开发周期,支持从构思、原型设计、测试和评估到生产、部署和监控的一体化开发流程。它还提供了一个VS Code扩展,基于UI的...