评估大型语言模型(LLM) 系统:指标、挑战和最佳实践 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/C4Rhw0oiaibpoLkNDBrcUmrCnXg/aj不同的应用需要不同的性能指标来满足其特定的目标和要求。例如,在机器翻译领域,主要目标是生成准确且连贯的翻译,通常采用BLEU 和METEOR 等评估指标。这些指标旨在衡量机器 ...
不同的应用需要不同的性能指标来满足其特定的目标和要求。例如,在机器翻译领域,主要目标是生成准确且连贯的翻译,通常采用BLEU 和METEOR 等评估指标。这些指标旨在衡量机器 ...
零基础入门大模型技术竞赛是Datawhale 2024 年AI 夏令营第一期的学习活动(“大模型技术”方向),基于讯飞开放平台**“基于星火大模型的群聊对话分角色要素提取挑战赛”** ...
2023年7月8日 ... 从上一篇可以知道,entropy-like指标(如cross-entropy指标)常常运用在训练过程中,表征模型的收敛情况,同时也可以用于测试集的简单评估(如Perplexity指标等) ...
OpenAI Eval 库是一种具有LLM 模型评估的流行库,它最初专注于模型评估用例。有很多指标,例如HellaSwag (评估LLM 完成句子的能力)、 TruthfulQA (衡量模型响应的真实性)和 ...
知识问答系统:RAG 可以用于构建问答系统,用户提出问题,RAG 模型从大规模的文档集合中检索相关的文档,然后生成回答。 · 准确率(Accuracy):正确预测的样本数占总样本数的比例 ...
LLM 涌现能力. 一般而言,模型的规模越大,模型在下游任务上的能力越多、越强。随着最近的新的模型的提出,大规模的语言模型出现了很多超乎研究者意料的能力。
1.2.1 模型效果评估 ; 数据集. 描述. 评价指标 ; MMLU. MassiveMultitaskLanguageUnderstanding. 一个多任务数据集,由各种学科的多项选择题组成。涵盖STEM、人文、社科等领域 ...
原文链接: https://blog.csdn.net/sinat_2691738... 大模型时代的模型运维与部署:LLMops 文章目录1 LLMOps介绍1.1 关联定义1.2 LLMOps 与MLOps 2 LLMOps实现步骤2.1 ...
Faithfulness衡量了生成的答案与给定上下文的事实一致性。这个指标对于避免大模型幻觉以及确保检索到的上下文可以作为生成答案的依据非常重要。事实上,RAG系统对于生成文本 ...
评价 · 模型的性能:模型在特定任务上的表现 · 模型的泛化能力:模型在不同数据集上的表现 · 模型的公平性:模型是否对所有用户公平 · 模型的安全性和可靠性:模型是否安全可靠 ...