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前 5 个开源 LLM 评估平台
如果您正在构建 LLM 应用程序，这些开源工具可以帮助您轻松测试、跟踪和改进模型的性能。
来源:KDnuggets# 简介
#每当您对大型语言模型 (LLM) 应用程序有新想法时，您必须正确评估它以了解其性能。如果不进行评估，就很难确定应用程序的运行情况。然而，大量的基准、指标和工具（通常都有自己的脚本）可能会使管理流程变得极其困难。幸运的是，开源开发人员和公司不断发布新框架来帮助应对这一挑战。
虽然有很多选择，但本文分享了我个人最喜欢的 LLM 评估平台。此外，最后还链接了一个包含 LLM 评估资源的“黄金存储库”。
LLM评估平台# 1.DeepEval
DeepEval 是一个专门用于测试 LLM 输出的开源框架。它使用简单，工作方式与 Pytest 非常相似。您为提示和预期输出编写测试用例，然后 DeepEval 计算各种指标。它包括 30 多个内置指标（正确性、一致性、相关性、幻觉检查等），适用于单轮和多轮 LLM 任务。您还可以使用本地运行的法学硕士或自然语言处理 (NLP) 模型构建自定义指标。
深度评估它还允许您生成合成数据集。它可与任何 LLM 应用程序（聊天机器人、检索增强生成 (RAG) 管道、代理等）配合使用，帮助您对模型行为进行基准测试和验证。另一个有用的功能是能够对 LLM 应用程序执行安全扫描以查找安全漏洞。它对于快速发现提示漂移或模型错误等问题非常有效。