图像到文本生成式AI应用的模型评估指标有哪些？ - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/C2rawl7N0i24Byk6xxjcoKAkngh/ad在当今的科技领域，人工智能的发展日新月异，其中图像到文本生成式AI 应用的研究和开发备受关注。本文将基于亚马逊博客上的一篇文章，探讨如何利用亚马逊SageMaker 上 ...
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T5模型释义生成的评估指标为何存在局限性 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/QojkwASlRiGHo0kiOKucdedenPf/ae在自然语言处理领域，释义生成是一项具有挑战性但又非常重要的任务。它旨在生成与给定文本具有相似语义但表达方式不同的新文本。而T5模型在这方面展现出了巨大的潜力， ...
LLM基座模型中的评价指标有哪些？ - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/UU9pwtOFtiKIqAkQiSVc3Zdun7e/a52023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) ...
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 ...
中文语言理解评估CLUE如何进行？ - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/HptFwmwlfiZdygk9xSVcXEFunkd/ai8.大模型的评估方法(数据集) · 应用于：图像分类、文本情感分析等。 · 评估指标：准确率、精确率、召回率、F1分数、AUC-ROC曲线等。 · 方法：使用混淆矩阵分析模型的性能，计算 ...
LLM （大模型）评估框架知多少？ - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/article/wiki/JSc1wTXFOiw3BAkXfDmctFnOnxd这些评分指标的范围非常广泛，包括但不限于总结质量、准确性、流畅性、语法正确性、上下文理解能力、逻辑连贯性等。Arthur Bench 将根据这些指标对每个模型进行评估，并将 ...
生成评估指标，优化决策过程 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/VgxhwfYzcipq1jkEuMOcbfzInyF/a8通过这个简单的流程，你可以将不满意的初始提示词逐步优化为可以生成优质内容的提示词。关键在于利用模型的输出作为反馈，通过喜欢和不喜欢的示例引导模型优化输出。这种基于 ...
RAG实践：从数据集到评价指标，小白入门指南 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/Dy5dw45rFiwS4Qk98E7c3SA7nOe/a2检索增强生成 （Retrieval Augmented Generation，简称RAG） 已成为一种流行的范式，它使大型语言模型（LLMs）能够访问外部数据，并作为一种机制来减轻幻觉现象。
关于评估大型语言模型你应该知道的一切 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/article/wiki/YG0hwvAU3iTMjMkSCqgcLmnOnrd除了传统的评估指标外，还需要考虑模型的泛化能力、鲁棒性和可解释性等方面。泛化能力是指模型在面对新的、未见过的数据时的表现能力。一个好的大型语言模型应该具有较强的 ...
RAG评估的其他维度和指标 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/U696wvpo9iIgMqk3qN7c4heHnHc/a5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 ...