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改变LLM的性能：AWS的自动化评估框架如何引导
大语言模型（LLMS）正在迅速改变人工智能（AI）的领域，从客户服务聊天机器人到高级内容生成工具。随着这些模型的规模和复杂性的增长，确保其产出始终是准确，公平和相关的变得更具挑战性的。为了解决此问题，AWS的自动评估框架提供了[…]转换LLM绩效的帖子：AWS的自动化评估框架如何首先出现在Unite.ai上。
来源:Unite.AI大语言模型（LLMS）正在迅速改变人工智能（AI）的领域，从客户服务聊天机器人到高级内容生成工具。随着这些模型的规模和复杂性的增长，确保其产出始终是准确，公平和相关的变得更具挑战性的。
大语言模型（LLMS） 人工智能（AI）为了解决此问题，AWS的自动化评估框架提供了一个强大的解决方案。它使用自动化和高级指标来提供可扩展，高效和精确的LLM性能评估。通过简化评估过程，AWS可帮助组织大规模监控和改进其AI系统，为生成AI应用程序的可靠性和信任设定新标准。
AWS的自动评估框架为什么LLM评估很重要
llms在许多行业中都表现出了自己的价值，执行了诸如回答问题和产生类似人类的文本之类的任务。但是，这些模型的复杂性带来了诸如幻觉，偏见和输出不一致之类的挑战。当模型产生似乎是事实但不准确的响应时，幻觉就会发生。当模型产生偏爱某些群体或想法而不是其他群体的输出时，就会发生偏见。这些问题在医疗保健，金融和法律服务等领域尤其令人关注，在医疗保健，金融和法律服务中，错误或有偏见的结果可能会带来严重的后果。
幻觉必须正确评估LLMS以识别和解决这些问题，以确保模型提供值得信赖的结果。但是，传统的评估方法，例如人类评估或基本自动化指标，都有局限性。人类评估是彻底的，但通常很耗时，昂贵，并且可能会受到个别偏见的影响。另一方面，自动指标更快，但可能不会捕获可能影响模型性能的所有细微错误。