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大型语言模型评估初学者指南
长期以来，人类一直以流程和工作流的名义执行一些最冗余的任务。这种将人类的力量投入到单调乏味的工作中的做法，导致人们在解决真正需要人类能力的问题时，能力和资源的利用率降低。然而，随着人工智能 (AI) 的出现，[…]
来源:Shaip 博客长期以来，人类已被部署，以以过程和工作流的名称执行一些最冗余的任务。人类执行单调工作的奉献精神导致能力和资源的利用降低，以解决实际需要人类能力的关注点。
但是，随着人工智能（AI）的发作，特别是AI及其相关技术，例如大语言模型（LLMS），我们已经成功地自动化了冗余任务。这为人类提高自己的技能并承担实际影响实际影响的利基责任铺平了道路。
同时，企业以用例和应用程序的形式发现了AI的新潜力，越来越多地依靠它们来洞悉，可行，冲突决议甚至结果预测。统计数据还表明，到2025年，超过7.50亿的应用程序将由LLMS提供动力。
统计随着LLM的提高提高，美国科技专家和技术企业以释放2级，这是基于负责任和道德的AI方面的。随着LLM在敏感领域（例如医疗保健，法律，供应链等）中影响决策的情况，对无处不在和密封模型的任务是不可避免的。
那么，我们如何确保LLM值得信赖？在开发LLM时，如何添加信誉和问责制？
LLM评估是答案。在本文中，我们将轶事分解LLM评估，某些LLM评估指标，其重要性等等。
LLM评估 LLM评估指标让我们开始。
什么是LLM评估？
在最简单的单词中，LLM评估是评估LLM在周围方面的功能的过程：
- 准确效率和安全性