LLM （大模型）评估框架知多少？ - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/article/wiki/JSc1wTXFOiw3BAkXfDmctFnOnxd首先，通常来说，实施速度更快。相比于以前的评估管道所需的工作量，创建LLM 指导评估的首次实施相对较快且容易。对于LLM 指导的 ...
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如何优雅地自动评测LLM 模型质量 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/article/wiki/ZYDOwiD5kiyOWgk4v7EcRSJhn4a... 模型的评价结果也就越公正**。 如果像网上一些调侃的文章那样，拿着某个模型的某 ... 建立联系）. 当然，这里有一个特殊情况， 如果评测集有标准答案时，那么评价 ...
探究衡量模型说服力的方法 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/article/wiki/XH2ewex2XiR2rckQiRAcwc9enWdAnthropic 的研究还强调了评估模型说服力的重要性。通过建立合理的评估指标和方法，可以客观地衡量模型的说服力。例如，可以采用准确率、召回率、F1 值等指标来评估模型的 ...
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这种多样性确保LLM能够有效地概括，处理广泛的输入。同时，我们收集相应的高质量输出，建立衡量LLM表现的基本事实。构建黄金数据集需要对每个输入输出对进行细致的注释和验证 ...
怎样建立完善的评估体系？ - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/TILfwiS6MitI0skxsgRcPuoQnqc/ae但生态愈是成熟，深入理解框架之内的细节，实现独立于框架的开发、应用能力愈是关键。只有从核心原理出发，尽可能地脱离框架，实现大模型系统的“纯手搓”，才能真正理解模型的 ...
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。 实现RAG时，可能会面临有效集成检索模型 ... 建立一个简单的推理和实验流程。
AIGC评价指标之IS：从两个角度的理解 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/KmkAwqnXPisrvfkK7RJcK9GqnAf/aa2023年7月8日 ... 我们接着介绍第三种生成模型Flow Model，还是从隐变量模型说. $p(x)=\int ... 建立$z $ 和$X $ 的关系，方法如下. Step1: 假设想得到$p(x=x') $ 的 ...
A Strategic Vision for Model Risk Management - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/Bu2ewfhPmi2Deikot5kcel9ynUK/ad模型在企业中的应用日益广泛，从金融机构的风险评估模型到制造业的生产流程优化模型，从市场营销的客户细分模型到医疗行业的疾病预测模型。这些模型在为企业带来效率提升和 ...
SciCode：评估语言模型解决科学问题的能力 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/XNbFw4UpTilBqEkXrfwc4w3Gn0f/a2然而，一个关键任务是评估这些基准本身的有效性。这通常通过基准一致性测试（Benchmark Agreement Testing，BAT）来完成，其中新基准与已建立的基准进行验证，使用某 ...
RAG系统的评估：方法与指标 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/WiAwwqSfYiT8sKkYU33c7FMpnvh/aa而大模型能学习大量文本数据、能捕捉和理解问题的上下文，具有超强的泛化和生成自然语言的能力。同时区别于传统的智能问答系统，大模型通过预训练和微调的方式，减少了对人工 ...