[Перевод] Оценка систем LLM: основные метрики, бенчмарки и лучшие практики

Оценка LLM-систем вручную — это утомительное, времязатратное и порой раздражающее занятие. Поэтому, если вам приходилось многократно прогонять набор промптов, чтобы вручную проверять каждый вывод LLM, вас обрадует, что эта статья научит вас всему необходимому для правильной оценки LLM и обеспечения долгосрочной эффективности вас и вашего приложения на основе LLM. Оценка LLM относится к процессу обеспечения соответствия выходных данных LLM человеческим ожиданиям, которые могут варьироваться от этических и безопасных соображений до более практических критериев, таких как правильность и релевантность выходных данных LLM. С инженерной точки зрения эти выходные данные LLM часто можно найти в форме тестовых кейсов , в то время как критерии оценки формализуются в виде метрик оценки LLM . На повестке дня: В чем разница между оценкой LLM и оценкой системы LLM , а также их преимущества Офлайн-оценки , что такое бенчмарки системы LLM, как создавать наборы данных для оценки и выбирать правильные метрики оценки LLM, а также распространенные ошибки Оценки в реальном времени и их польза для улучшения наборов данных для офлайн-оценок Реальные примеры использования систем LLM и как их оценивать , включая chatbotQA и Text-SQL

https://habr.com/ru/articles/874538/

#LLM #TextSQL #deepeval #бенчмарки #geval

[Перевод] Метрики оценки LLM: полное руководство по оценке LLM

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 ).

https://habr.com/ru/articles/873332/

#llm #rag #BLEU #ROUGE #METEOR #GEval #Prometheus #GPT_OpenAI #bertscore #moverscore

Как ухватить LLM за хвост: эффективные стратегии тестирования AI-моделей

Как убедиться, что ваша LLM не выдаст полную чепуху в самый неподходящий момент? Как проверить, что она действительно понимает контекст, а не просто генерирует красивые, но бессмысленные фразы? И самое главное — как сделать это эффективно, не тратя недели на ручную проверку тысяч ответов? Давайте разберёмся!

https://habr.com/ru/articles/853038/

#LLM_тестирование #LangSmith #GEval #DeepEval #AI_метрики #LLM

tonight!

#BoomLeeds #BrainrotterRecords #LeedsGigs #UKHC #TheAnnihilated #TSWarspite #LastOrders #Churchgoers #Fixer #Motive #Distort #TheSocial #Geval #BloodFeud