Операция выполнена!
Закрыть
info@vsetut.pro
О проекте
Вернуться
[Перевод] Метрики оценки LLM: полное руководство по оценке LLM
16.01.2025 09:10:25 | Хабр
Хабы: Big Data, Data Engineering, Data Mining, Искусственный интеллект, Машинное обучение

Независимо от того, улучшаете ли вы точность модели путем дообучения или улучшаете контекстную релевантность системы генерации с дополненной выборкой (RAG), понимание того, как разрабатывать и выбирать подходящий набор метрик оценки LLM для вашего варианта использования, является обязательным для построения надежного конвейера оценки LLM.

В этой статье вы научитесь всему, что нужно знать о метриках оценки LLM, включая примеры кода. Мы рассмотрим следующие вопросы:

Что такое метрики оценки LLM, как их можно использовать для оценки систем LLM, а также распространенные ошибки и что делает метрики отличными.

Различные методы вычисления метрик оценки LLM и почему подход LLM-as-a-judge («LLM как судья») является наиболее эффективным.

Как реализовать и выбрать подходящий набор метрик оценки LLM с использованием библиотеки DeepEval (GitHub: DeepEval).

Читать далее
Подробнее
Читайте также
НОВОСТИ

ВСЕ НОВОСТИ
ПИШИТЕ

Техническая поддержка проекта ВсеТут

info@vsetut.pro

Copyright © 2025 - vsetut.pro