Bewerten Sie LLMs effektiv mit Deepeval: einem praktischen Leitfaden

effektiv Evaluierung von großsprachigen Modellen (LLMs) ist angesichts ihres schnellen Fortschritts von entscheidender Bedeutung. Bestehende Rahmenbedingungen für maschinelles Lernen werden häufig zu kurz kommen, wenn sie LLMs umfassend über verschiedene Eigenschaften hinweg testen. Deepeval bietet eine robuste Lösung und bietet einen facettenreichen Bewertungsrahmen, der LLMs auf Genauigkeit, Argumentation, Kohärenz und ethische Überlegungen bewertet.

Dieses Tutorial bietet einen praktischen Leitfaden für Deepeval, der demonstriert, wie ein Relevanztest (ähnlich wie PyTest) erstellt und die G-Eval-Metrik verwendet wird. Wir werden auch das QWEN 2.5 -Modell mit MMLU verabreichen. Dieses anfängerfreundliche Tutorial ist für Personen mit einem technischen Hintergrund ausgelegt, das ein besseres Verständnis für das Deepeval-Ökosystem sucht.

Für diejenigen, die neu in LLMs sind, kann ein grundlegendes Verständnis durch den LLMS -Konzeptenkurs des Master Language Models (LLMS) erlangt werden.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonBewerten Sie LLMs effektiv mit Deepeval: einem praktischen Leitfaden. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!