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Amazon Bedrock有效的跨语言LLM评估

2025年7月8日 15:46 33 Comments
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在这篇文章中，我们演示了如何使用亚马逊基岩的评估功能在不需要本地化提示或自定义基础架构的情况下在语言障碍中提供可靠的结果。通过全面的测试和分析，我们共享实用策略，以帮助降低多语言评估的成本和复杂性，同时保持全球大型语言模型（LLM）部署的高标准。

来源:亚马逊云科技 _机器学习
评估跨多种语言的AI响应质量对全球部署生成AI解决方案的组织提出了重大挑战。当人类评估需要大量资源，尤其是跨不同语言的资源时，如何保持一致的绩效？许多公司发现自己在不损害质量或打破预算的情况下努力扩展其评估过程。AmazonBedrock评估通过其LLM-AS-A-A-A-Gudge能力提供了有效的解决方案，因此您可以在整个语言障碍中始终如一地评估AI的输出。这种方法减少了在维持高质量标准的同时，通常需要进行多语言评估所需的时间和资源。在这篇文章中，我们演示了如何使用亚马逊基德岩的评估功能在语言障碍中提供可靠的结果，而无需局部提示或自定义基础架构。通过全面的测试和分析，我们共享实践策略，以帮助降低多语言评估的成本和复杂性，同时保持全球大型语言模型（LLM）部署的高标准。Solutionoferviewto scale to scale and stalline the评估过程，我们使用了亚马逊底岩评估，该评估提供了自动和人类的基于自动和人类的方法来评估模型和RAG系统质量。要了解更多信息，请参阅评估亚马逊基石资源的性能。自动评估AMAZON BEDROCK支持两种自动评估模式：对于LLM-AS-A-A-a-a-Gudge评估，您可以从一组内置的指标中选择或定义自己为特定特定用例量身定制的自定义指标。您可以通过上传自己的及时响应对，对在亚马逊基岩或外部型号上托管的模型进行这些评估。对需要主题专家判断的用例的人类评估，亚马逊基地还支持人类评估工作。您可以将评估分配给人类专家，而亚马逊基岩管理任务分布，SC
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