Métriques d'évaluation des grands modèles de langage

Quelles sont les métriques les plus largement utilisées et les plus fiables pour évaluer les grands modèles de langage ?

Les métriques les plus largement utilisées et les plus fiables pour évaluer les grands modèles de langage (LLM) sont :

• BLEU (Bilingual Evaluation Understudy) : BLEU mesure la similarité entre un texte généré et un texte de référence. Il calcule la précision en n-grammes entre le texte généré et le texte de référence, où n est généralement compris entre 1 et 4.
• ROUGE (Recall-Oriented Understudy for Gisting Evaluation) : ROUGE mesure le rappel d'unités de contenu (par exemple, des mots , phrases) entre un texte généré et un texte de référence. Il calcule le rappel des n-grammes (généralement 1 à 4) et la plus longue sous-séquence commune (LCS) entre le texte généré et le texte de référence.
• METEOR (Metric for Evaluation of Translation with Explicit Ordering) : METEOR est un métrique qui combine précision, rappel et alignement des mots pour évaluer la qualité du résultat de la traduction automatique. Il prend en compte à la fois les correspondances exactes et les correspondances de paraphrase entre le texte généré et le texte de référence.
• NIST (National Institute of Standards and Technology) : NIST est une métrique qui mesure la qualité de la traduction automatique en fonction du score BLEU et d'autres facteurs tels que comme la tokenisation des mots, le marquage de parties du discours et l'analyse syntaxique.

Ces métriques sont fiables et bien établies dans la communauté PNL. Ils fournissent une mesure quantitative des performances des LLM sur diverses tâches de PNL, telles que la traduction automatique, la génération de langage naturel et la réponse aux questions.

Comment différentes mesures d'évaluation capturent-elles les performances des LLM dans diverses tâches de PNL ? les mesures d'évaluation capturent les performances des LLM dans diverses tâches de PNL de différentes manières :

BLEU :

BLEU est principalement utilisé pour évaluer la qualité des résultats de traduction automatique. Il mesure la similarité entre le texte généré et la traduction de référence, ce qui est important pour évaluer la fluidité et l'exactitude de la traduction.
• ROUGE :
ROUGE est souvent utilisé pour évaluer la qualité du résultat de la génération de langage naturel. Il mesure le rappel des unités de contenu entre le texte généré et le texte de référence, ce qui est essentiel pour évaluer le caractère informatif et la cohérence du texte généré.
• METEOR :
METEOR convient à l'évaluation à la fois de la traduction automatique et de la génération de langage naturel. Il combine précision, rappel et alignement des mots pour évaluer la qualité globale du texte généré, y compris sa fluidité, son exactitude et son contenu informatif.
• NIST :
NIST est spécifiquement conçu pour évaluer les résultats de traduction automatique. Il prend en compte un plus large éventail de facteurs que BLEU, notamment la tokenisation des mots, le marquage de parties du discours et l'analyse syntaxique. Cela le rend plus complet que BLEU pour évaluer la qualité de la traduction automatique.
• Subjectivité : Les mesures d'évaluation sont souvent basées sur des jugements humains, ce qui peut conduire à la subjectivité et à l'incohérence dans le processus d'évaluation.

Manque de diversité :

La plupart des mesures d'évaluation se concentrent sur un ensemble limité de critères d'évaluation, tels que la fluidité, l'exactitude. , et le caractère informatif. Cela peut négliger d'autres aspects importants de la performance LLM, tels que les préjugés, l'équité et l'impact social. , le style et le ton.

Généralisation limitée :

Les mesures d'évaluation sont souvent spécifiques à une tâche et peuvent ne pas se généraliser bien à différentes tâches ou domaines de la PNL.

• Ces limites et défis soulignent la nécessité de développer des méthodes d'évaluation plus complètes et plus robustes. pour des LLM qui peuvent mieux capturer leurs capacités et leur impact sociétal.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!