Évaluez les LLM efficacement en utilisant Deevival: un guide pratique

L'évaluation efficace des modèles de grandes langues (LLM) est cruciale compte tenu de leur progression rapide. Les cadres d'évaluation de l'apprentissage automatique existants ne sont souvent pas en train de tester de manière complète les LLM à travers diverses propriétés. DeepEval propose une solution robuste, fournissant un cadre d'évaluation à multiples facettes qui évalue les LLM sur la précision, le raisonnement, la cohérence et les considérations éthiques.

Ce tutoriel fournit un guide pratique pour Deevival, démontrant comment créer un test de pertinence (semblable à Pytest) et utiliser la métrique G-Eval. Nous allons également comparer le modèle QWEN 2.5 en utilisant MMLU. Ce tutoriel pour les débutants est conçu pour ceux qui ont une formation technique à la recherche d'une meilleure compréhension de l'écosystème profonde.

Pour les nouveaux dans les LLM, une compréhension fondamentale peut être acquise grâce au cours des concepts de modèles de grande langue (LLMS).

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!