DeepEval : 실용 가이드를 사용하여 LLM을 효과적으로 평가하십시오

큰 언어 모델 (LLM)을 효과적으로 평가하는 것이 빠른 발전을 감안할 때 중요합니다. 기존 기계 학습 평가 프레임 워크는 종종 다양한 속성에 걸쳐 LLM을 종합적으로 테스트하는 데 부족합니다. DeepEval은 강력한 솔루션을 제공하여 정확성, 추론, 일관성 및 윤리적 고려 사항에 대한 LLM을 평가하는 다면적 평가 프레임 워크를 제공합니다. 이 튜토리얼은 DeepEval에 대한 실용적인 안내서를 제공하여 관련성 테스트 (Pytest와 유사)를 작성하고 G-Eval 메트릭을 사용하는 방법을 보여줍니다. 또한 MMLU를 사용하여 Qwen 2.5 모델을 벤치마킹합니다. 이 초보자 친화적 인 튜토리얼은 심해 생태계를 더 잘 이해하는 기술적 배경을 가진 사람들을 위해 설계되었습니다. LLMS에 새로운 사람들의 경우, LLMS (Large Language Models) 개념 코스를 통해 기본적인 이해를 얻을 수 있습니다.

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