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地面真相生成和审查用于评估使用FMEVAL的生成AI提问的最佳实践

2025年3月5日 21:17 33 Comments
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在这篇文章中，我们讨论了应用LLM的最佳实践，以在企业范围内评估使用FMEVAL的提问助手的地面真相。 FMEVAL是亚马逊萨吉式制造商澄清的全面评估套件，并提供了标准化的指标实现来评估质量和责任。要了解有关FMEVAL的更多信息，请参见评估大型语言模型以了解LLM的质量和责任。

来源:亚马逊云科技 _机器学习
生成的AI提问应用程序正在推动企业生产力的界限。这些助手可以由各种后端体系结构提供动力，包括检索增强发电（RAG），代理工作流程，微调的大语言模型（LLM）或这些技术的组合。但是，构建和部署可信赖的AI助手需要一个强大的地面真相和评估框架。AI中的地面数据是指已知是事实的数据，代表了正在建模的系统的预期用例结果。通过提供预期的衡量结果，地面真相数据可以解锁确定性评估系统质量的能力。对用例地面真相数据进行生成AI助手的确定性评估可以创建自定义基准测试。这些基准测试对于跟踪随着时间的推移跟踪性能漂移至关重要，对于在完成相同任务时统计上比较了多个助手。此外，它们可以在受控的设置中量化性能变化，这是基础助手的增强功能的函数。通过确定性评估过程，例如FMEVAL的事实知识和质量检查准确性指标，地面真相产生和评估指标的实施被紧密耦合。为了确保您对地面真相的问题答案申请的最高质量衡量，评估指标的实施必须为地面真相策划提供信息。在这篇文章中，我们讨论了应用LLM的最佳实践，以生成地面真相，以评估企业量表上使用FMEVAL的提问助手。 FMEVAL是亚马逊萨吉式制造商澄清的全面评估套件，并提供了标准化的指标实现来评估质量和责任。要了解有关FMEVAL的更多信息，请参见评估大型语言模型以了解LLM的质量和责任。此外，请参阅生成AI安全示波器
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