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使用 FMEval 评估生成式 AI 问答的地面实况管理和指标解释最佳实践
在本文中，我们将讨论使用基础模型评估库 (FMEval) 进行地面实况管理和指标解释的最佳实践，以评估问答应用程序的事实知识和质量。
来源:亚马逊云科技 _机器学习由大语言模型（LLMS）提供支持的生成人工智能（AI）应用程序正在迅速获得回答用例的问题。从内部知识基础以供客户支持到外部对话AI助手，这些应用程序使用LLMS来提供对自然语言查询的类似人类响应。但是，通过负责任的AI最佳实践建立和部署此类助手需要一个强大的地面真相和评估框架，以确保它们满足质量标准和用户体验期望，以及明确的评估解释指南，以使这些系统的质量和责任可以理解为业务决策者。
生成人工智能本文的重点是使用FMEVAL评估和解释指标，以解决生成AI应用程序中的问题。 FMEVAL是亚马逊萨吉式制造商澄清的全面评估套件，提供了标准化的指标实施以评估质量和责任。要了解有关FMEVAL的更多信息，请参阅评估大语模型的质量和责任。
fmeval Amazon Sagemaker澄清 评估质量和责任的大型语言模型解决方案概述
我们使用10个问题 - 答案的三重率的示例地面真实数据集（称为“金数据集”）。每个三胞胎都描述了一个事实，并将事实封装为一个问答对，以模仿从知识源文档中得出的理想回答。我们将亚马逊的第二季度2023 10Q报告用作SEC的公共Edgar数据集的源文档，以创建10个问题 - 交易的三胞胎。 10Q报告包含有关公司财务和运营的详细信息。对于大多数问题，黄金数据集应用了本文中讨论的地面真相策划最佳实践，但并非全部展示地面真相策划对度量结果的下游影响。
金数据集