Deepevalを使用してLLMSを効果的に評価します：実用的なガイド

大規模な言語モデル（LLM）を効果的に評価することは、急速な進歩を考えると重要です。 既存の機械学習評価フレームワークは、多様なプロパティ全体でLLMを包括的にテストすることに不足していることがよくあります。 DeepValは、精度、推論、一貫性、および倫理的考慮事項についてLLMを評価する多面的な評価フレームワークを提供する堅牢なソリューションを提供します。

このチュートリアルは、Deepevalの実用的なガイドを提供し、関連性テスト（Pytestに似ています）を作成し、Gイバルメトリックを利用する方法を示しています。 また、MMLUを使用してQWEN 2.5モデルをベンチマークします。 この初心者向けのチュートリアルは、深海の生態系をよりよく理解することを求めている技術的なバックグラウンドを持つ人向けに設計されています。 LLMSに新しい人の場合、Master Large Language Models（LLMS）Concepts Courseを通じて基本的な理解を得ることができます。

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