Track LLM model evaluation using Amazon SageMaker managed MLflow and FMEval
在本文中，我们将展示如何使用 FMEval 和 Amazon SageMaker 以编程方式评估 LLM。FMEval 是一个开源 LLM 评估库，旨在为数据科学家和机器学习 (ML) 工程师提供代码优先体验，以评估 LLM 的各个方面，包括准确性、毒性、公平性、稳健性和效率。
在本文中，我们将讨论使用基础模型评估库 (FMEval) 进行地面实况管理和指标解释的最佳实践，以评估问答应用程序的事实知识和质量。
Build an automated generative AI solution evaluation pipeline with Amazon Nova
在这篇文章中，我们探讨了在生成AI应用程序中评估LLM的重要性，从而强调了幻觉和偏见等问题所带来的挑战。我们使用AWS服务引入了全面的解决方案来自动化评估过程，从而可以持续监视和评估LLM性能。通过使用诸如FMEVAL库，Ragas，LLMeter和Step功能之类的工具，该解决方案提供了灵活性和可扩展性，可以满足LLM消费者不断发展的需求。
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。
