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在 Amazon Bedrock 模型评估中担任 LLM 评委
这篇博文探讨了 Amazon Bedrock 模型评估中的 LLM-as-a-judge，提供了功能设置的全面指导，通过控制台和 Python SDK 和 API 评估作业启动，并展示了这一创新评估功能如何增强生成式 AI 应用程序在多个指标类别中的性能，包括质量、用户体验、指令遵循和安全性。
来源:亚马逊云科技 _机器学习大型语言模型 (LLM) 性能评估，尤其是针对各种提示的评估，对于旨在充分利用这项快速发展的技术潜力的组织至关重要。引入 LLM 作为评判框架代表着在简化和精简模型评估流程方面迈出了重要一步。这种方法允许组织使用预定义的指标评估其 AI 模型的有效性，确保该技术符合其特定需求和目标。通过采用这种方法，公司可以更准确地衡量其 AI 系统的性能，从而就模型选择、优化和部署做出明智的决策。这不仅提高了 AI 应用程序的可靠性和效率，而且有助于在组织内以更具战略性和更明智的方式采用技术。
LLM-as-a-judgeAmazon Bedrock 是一项完全托管的服务，通过单一 API 提供来自领先 AI 公司的高性能基础模型，最近推出了两项重要的评估功能：Amazon Bedrock 模型评估下的 LLM-as-a-judge 和 Amazon Bedrock 知识库的 RAG 评估。这两项功能都在后台使用 LLM-as-a-judge 技术，但评估不同的东西。这篇博文探讨了 Amazon Bedrock 模型评估上的 LLM-as-a-judge，提供了有关功能设置的全面指导，通过控制台和 Python SDK 和 API 评估作业启动，并展示了这一创新评估功能如何增强多个指标类别（包括质量、用户体验、指令遵循和安全性）的生成式 AI 应用程序。
Amazon Bedrock Amazon Bedrock 模型评估下的 LLM-as-a-judge 和 Amazon Bedrock 知识库的 RAG 评估