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超越共鸣：如何为正确的任务正确选择正确的法学硕士

2025年10月17日 16:09 33 Comments
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在这篇文章中，我们讨论了一种方法，可以指导您建立全面的、以经验为驱动的评估，帮助您在为您的任务选择正确的模型时做出更好的决策。

来源:亚马逊云科技 _机器学习
为您的用例选择正确的大语言模型 (LLM) 变得越来越具有挑战性和必要性。许多团队依赖于基于趋势模型的有限样本的一次性（临时）评估，本质上仅根据“共鸣”来判断质量。这种方法涉及对模型的响应进行实验并形成对其性能的主观意见。然而，依赖这些对模型输出的非正式测试是有风险且不可扩展的，经常会错过细微的错误，忽视不安全的行为，并且没有提供明确的改进标准。更全面的方法需要根据定性和定量方面的指标来评估模型，例如响应质量、成本和性能。这还要求评估系统根据这些预定义的指标来比较模型，并给出所有这些领域的比较模型的综合输出。然而，这些评估的扩展效率不足以帮助组织充分利用可用的模型选择。在这篇文章中，我们讨论了一种方法，可以指导您构建全面的、以经验为驱动的评估，帮助您在为任务选择正确的模型时做出更好的决策。从共鸣到指标及其重要性人类大脑擅长模式匹配，而模型的设计就是为了令人信服。尽管基于振动的方法可以作为起点，但如果没有系统评估，我们就缺乏信任生产中的模型所需的证据。这种限制使得公平比较模型或确定需要改进的特定领域变得困难。“只是尝试一下”的局限性包括： 主观偏见 - 人类测试人员可能会倾向于基于风格或语气而不是事实准确性的响应。用户可能会受到“异国情调的词语”或格式的影响。一个写作听起来很自信的模型可能会赢得共鸣，但实际上会引入不准确的地方。缺乏覆盖范围——一些交互式提示无法涵盖现实世界输入的广度
准确性 不准确 不安全的 没有 响应 输出的 充分利用 预定义 评估模型 指标 选择 不准确的 全面的 重要性 驱动的 根据 质量 正确的 安全的 覆盖范围 明确的 方法 实际上 局限性 振动的 所需的 输入 评估的 对模型 可用的 准确的 扩展的 输入的 改进的 可能 共鸣 人类 模型 模式匹配 交互式 评估 模型的 倾向于