如何评估LLM和算法 - 正确的方式

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变量 今天订阅

如果您看到的输出不符合期望，将大型语言模型和强大的算法集成到工作流程中所需的所有艰苦工作可能会浪费。这是失去利益相关者利益的最快方法，或者更糟的是他们的信任。

大语言模型

在本版本的变量中，我们专注于评估和基准ML方法性能的最佳策略，无论是尖端的增强算法还是最近揭幕的LLM。我们邀请您探索这些杰出的文章，以找到适合您当前需求的方法。让我们潜入。

llm

LLM评估：从原型到生产

不确定从哪里或如何开始？ Mariya Mansurova介绍了一份综合指南，该指南使我们完成了为LLM产品构建评估系统的端到端过程 - 从评估早期原型到实施生产中的持续质量监测。

Mariya Mansurova

如何基于GPQA上的DeepSeek-R1蒸馏型

利用Ollama和Openai的简单说法，Kenneth Leung解释了如何评估基于DeepSeek的模型的推理能力。

肯尼斯·梁

基准标准表格增强学习算法

学习如何在RL代理的上下文中运行实验：Oliver S解开了多种算法的内部工作，以及它们如何相互堆叠。

Oliver S

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为什么本周也不探索其他主题？我们的阵容包括SMART具有AI道德，生存分析等等：

詹姆斯·奥布赖恩（James O’Brien）反思一个越来越棘手的问题：人类用户应如何对待受过训练以模仿人类情绪的AI代理？

James O’Brien Marina Tosic Samuele Mazzanti ngoc doan Livia Ellen

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