Evaluasi LLM dengan berkesan menggunakan DeepEval: Panduan Praktikal

dengan berkesan menilai model bahasa yang besar (LLMS) adalah penting memandangkan kemajuan pesat mereka. Rangka kerja penilaian pembelajaran mesin yang sedia ada sering kali kurang dalam menguji secara komprehensif LLMs merentasi pelbagai sifat. DealEval menawarkan penyelesaian yang mantap, menyediakan rangka kerja penilaian pelbagai aspek yang menilai LLM mengenai ketepatan, penalaran, koheren, dan pertimbangan etika.

Tutorial ini menyediakan panduan praktikal untuk mendalam, menunjukkan cara membuat ujian kaitan (sama dengan pytest) dan menggunakan metrik G-Eval. Kami juga akan menanda aras model Qwen 2.5 menggunakan MMLU. Tutorial mesra pemula ini direka untuk mereka yang mempunyai latar belakang teknikal yang mencari pemahaman yang lebih baik mengenai ekosistem terdalam.

Bagi mereka yang baru kepada LLMS, pemahaman asas dapat diperoleh melalui kursus konsep Model Besar Model (LLMS).

Atas ialah kandungan terperinci Evaluasi LLM dengan berkesan menggunakan DeepEval: Panduan Praktikal. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!