王王
7月29日，2025年01:59
AI共同介绍了评估，这是使用开源模型作为法官进行大型语言模型进行基准测试的框架，从而为模型性能提供了可自定义的见解。
AI共同宣布启动评估，这是一个新的框架，旨在使用开源模型作为法官来对大型语言模型（LLM）的性能进行基准测试。根据ai的说法，这种创新的方法旨在为模型质量提供快速，可定制的见解，从而消除了对手动标记和刚性指标的需求。
革命性的模型评估
共同评估的引入解决了开发商在与LLM迅速发展方面所面临的挑战。通过利用特定于任务的基准和强大的AI模型作为法官，开发人员可以快速比较模型响应并评估性能，而无需开销。
该框架允许用户定义根据其特定需求量身定制的基准，从而提供灵活性和对评估过程的控制。与传统方法相比，LLM的使用加速了评估过程，并提供了更适合适应性的度量系统。
评估模式和用例
评估共同提供了三种不同的模式：分类，得分和比较。每种模式都由LLM驱动，用户可以通过迅速模板完全控制：
- 分类： 将样本分配给选定的标签，有助于识别违反政策的任务。
- 分数： 生成数字评分，可用于在定义的量表上测量相关性或质量。
- 比较： 允许用户在两个模型响应之间进行判断，从而促进选择更简洁或相关的输出。
这些评估模式提供了总指标，例如准确性和平均得分，以及法官的详细反馈，使开发人员能够有效地调整其模型。
实际实施
AI共同提供了将评估整合到现有工作流程中的全面支持。开发人员可以以JSONL或CSV格式上传数据，并选择适当的评估类型。该框架支持广泛的模型，从而可以进行广泛的测试和LLM输出的验证。
对于那些有兴趣探索评估功能的人，该平台提供了实用的演示和jupyter笔记本，展示了LLM-AS-AS-A-A-Judge Workflows现实应用程序。这些资源旨在帮助开发人员有效理解和实施该框架。
结论
随着LLM驱动的应用程序的领域继续成熟，AI共同介绍了共同的评估，这代表了使开发人员有效地基准和完善其模型的重要一步。该框架不仅简化了评估过程，而且还增强了根据特定任务要求选择和优化模型的能力。
开发人员和人工智能爱好者被邀请参加7月31日的实践演练，在那里AI将演示如何利用各种用例的评估共同评估，进一步巩固其对支持AI社区的承诺。
图像来源：Shutterstock
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