人性化：评估 LLM 的实际有效性

简介

随着大型语言模型 (LLM) 的发展加速，全面评估其在各个领域的实际应用至关重要。本文深入探讨了 LLM（例如 BLOOM）经过严格测试的七个关键领域，利用人类洞察力来衡量其真正的潜力和局限性。

人类对人工智能的洞察力 #1：有害言论检测

维护一个受人尊敬的在线环境需要有效的有害言论检测。人类评估表明，虽然 LLM 有时可以准确指出明显的有害言论，但它们往往会错过微妙或特定于上下文的评论，从而导致不准确。这凸显了 LLM 需要发展更精细的理解和上下文敏感性，以有效管理在线话语。

人类对人工智能的洞察力示例 #1：有害言论检测

场景：在线论坛使用 LLM 来审核评论。一位用户在讨论中发帖说：“我希望你现在对自己很满意”。当时正值一场关于环境政策的激烈辩论，这条评论是针对刚刚提出有争议观点的人的。

场景：

LLM 评估：鉴于该评论表面上的中性措辞，LLM 可能无法检测到评论中潜在的消极攻击性语气是否有害。

LLM 评估：

人类洞察：人类审核员了解评论的上下文消极性，将其识别为旨在破坏他人立场的微妙毒性。这说明了 LLM 需要细致入微的理解才能有效审核。

人类洞察：

人类对人工智能的洞察 #2：艺术创作

法学硕士因其生成故事和诗歌等创意文本的能力而备受关注。然而，当由人类评估时，很明显，虽然这些模型可以编织连贯的故事，但它们往往缺乏创造力和情感深度，这凸显了为人工智能配备真正像人类一样的创造火花的挑战。

场景： 法学硕士输出： 人类洞察： 场景