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llm-as-a-gudge：实用指南
如何扩展LLM评估以外的手册审查《 LLM-AS-A-A-a-Gudge：实用指南》首先出现在数据科学方面。
来源:走向数据科学如果由LLM提供动力的功能，您已经知道评估的重要性。让一个模型说话很容易，但是弄清楚这是否说正确的事情是真正的挑战的来源。
对于少数测试用例，手动审查工作正常。但是，一旦示例数量增加，手工检查就会迅速变得不切实际。相反，您需要可扩展的东西。自动的东西。
那是Bleu，Rouge或流星等指标进来的地方。它们既快速又便宜，但是它们只能通过检查令牌重叠来刮擦表面。有效地，他们告诉您两个文本看起来是否相似，不一定是同一件事。不幸的是，这种错过的语义理解对于评估开放式任务至关重要。
因此，您可能想知道：是否有一种将人类评估深度与自动化可扩展性结合在一起的方法？
输入llm-as-a-a-gudge。
llm-as-a-gudge在这篇文章中，让我们仔细研究这种正在获得严重吸引力的方法。具体来说，我们将探索：
- 是什么，为什么您要关心它有效地限制它以及如何处理他们的工具和现实世界的案例研究
最后，我们将结合您可以应用于自己的LLM评估管道的关键要点。
1。什么是LLM-AS-A-A-Gudge，您为什么要关心？
的名称所暗示的是，LLM-AS-A-Gudge基本上使用一个LLM来评估另一个LLM的作品。就像您会在开始对提交的提交分级之前给人类审稿人详细的标题一样，您将给您的LLM法官特定标准，以便可以评估以结构化的方式评估任何内容。
那么，使用这种方法有什么好处？这是值得您关注的最重要的：
它很容易缩放并快速运行 这是成本效益 事实正确性 连贯 如何