如何评估和优化生成式AI模型的性能？ - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/HZHDw8uiZiH0gEkEbKvcHybbncc/ag例如，在训练一个图像生成模型时，可能会使用到生成对抗网络（GAN）算法。 ... 模型评估和优化是生成式AI开发过程中的重要环节。 ... 模型评估指标包括准确率、召回率、F1值等 ...
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AIGC的评估指标有哪些？ - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/Jjq7wVANpiUuV0kmcQfcMe46nlg/af模型训练是AIGC 的核心环节，目前常用的模型包括生成对抗网络（GAN）、变分自编码器（VAE）、 Transformer 等。这些模型通过对大量数据的学习，能够捕捉数据中的特征和模式 ...
GAN的生成器与判别器：如何相互对抗学习？ - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/U4LOwabJ4i9Ctek0IbZc3YxNnEc/a4当我们面临数据不足的问题时，可以利用GAN来生成更多的数据，以提高模型的泛化能力。 ... 由于GAN生成的数据是具有创造性的，很难用传统的评估指标来准确地衡量其质量。
大型语言模型评估偏见及检索增强生成的研究 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/YQVHwZIeDicINzk1gZncUJqsndf/a1一种可能的方法是改进训练数据的质量和多样性。通过收集更广泛、更具代表性的数据，可以减少数据中的偏差和不平衡，从而提高模型的泛化能力和公正性。此外，研究人员还可以 ...
《3D内容生成质量评估仅靠人工评分吗？有没有其他方式？ - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/BP7OwgeHTi0LvEkuo7Wc3ZF7nKg/ak这些方法利用预训练的2D扩散模型，通过优化生成独特的3D表示。这种方法克服了3D数据稀缺的限制，利用2D图像-文本对的大规模数据集进行训练和生成。典型的方法 ...
生成式AI企业的技术评估指标体系 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/ENf4wabpYix5JxksfvYcR4VXnP7/ai他们可以聘请顶尖的技术人才，购买先进的计算设备，加速算法的优化和模型的训练。同时，也有能力进行大规模的市场推广活动，提高产品的知名度和用户覆盖面。例如，一些生成 ...
RAG 评估六维指标体系的构建与实践 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/VCFEwkTlLi5AZgkUASFc5RsZnig/a3这项将信息检索与文本生成完美融合的技术，正在教育、医疗、金融等多个领域掀起认知革命 。当我们惊叹于GPT-4等大语言模型的创造力时，RAG技术如同给智能体装上了知识导航仪 ...
解读GAN与Diffusion Model相关的重要评估指标 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/EgNUwsbpciBxGtkH4zucrJU8n1J/a5名字主要来自，可以做Style Mixing。如下图。 个人感觉，不算传统意义上的算法工作，更像是奠基了图片生成模型落地的engineering system。 最新的diffusion model，基本也才 ...
LangChain应用开发指南-TruLens用量化对抗幻觉 - 飞书云文档
https://waytoagi.feishu.cn/wiki/XXFDwmeLUiVV6Jkgb5HcTKnhntk2024年1月4日 ... 什么是TruLens · 定义一个反馈函数来评估你的问答应用的输出是否与问题相关，是否有依据，是否有用。 · 定义一个反馈函数来评估你的检索增强生成应用的输出 ...
问： 如何对比不同大语言模型的性能
https://docs.feishu.cn/article/wiki/HGP6w9V9VihMiMkdDe2co46hnyh鲁棒性：检查模型对错误输入、对抗性输入或模糊不清的指令的应对能力。 偏见和伦理：评估模型生成文本时是否存在偏见，以及模型是否遵循伦理标准。 交互性和适应性：评估模型 ...