有效的LLM評估

DeepeVal：評估大語言模型（LLMS）

的強大框架

了解大語言模型（LLM）的性能，可靠性和適用性至關重要。 這需要使用已建立的基準和指標進行嚴格的評估，以確保准確，連貫和上下文相關的輸出。 隨著LLM的發展，諸如DeepeVal之類的強大評估方法對於保持有效性和應對偏見和安全等挑戰至關重要。 DeepeVal是一個開源評估框架，可提供全面的指標和功能，用於評估LLM性能。 它的功能包括生成合成數據集，進行實時評估以及與Pytest等測試框架的無縫集成。 這有助於輕鬆自定義和對LLM應用程序的迭代改進，最終提高了AI模型的可靠性和有效性。

密鑰學習目標：

將DeepEval視為一個全面的LLM評估框架。

探索DeepeVal的核心功能。

• 檢查可用於LLM評估的各種指標。
>
• 使用DeepeVal分析Falcon 3 3B模型的性能。
專注於關鍵評估指標。
• （本文是數據科學博客馬拉鬆的一部分。） 目錄的
• 表：

什麼是deepeval？ DeepEval的關鍵特徵

>

實踐指南：用DeepEval 評估LLM 回答相關度度量

g-eval公制
提示對齊度量
• JSON正確性度量
• 匯總度量
• 結論
• 什麼是deepeval？
• DeepEval提供了一個用戶友好的平台來評估LLM性能，使開發人員能夠為模型輸出創建單元測試並確保遵守特定的性能標準。 其本地基礎設施增強了安全性和靈活性，支持實時生產監控和高級合成數據生成。 DeepEval的關鍵特徵：

廣泛的度量套件：

DeepEval提供14多個研究支持的指標，包括：

• g-eval：使用定制標準評估鏈的推理的多功能度量。
• 忠誠：衡量模型信息的準確性和可靠性。
• 毒性：評估有害或冒犯性內容的可能性。 >
• 回答相關性：評估模型響應與用戶期望的對齊。 >
>對話指標：
• 諸如知識保留和對話完整性之類的指標，專門用於評估對話。

自定義公制開發：

輕鬆創建自定義指標以滿足特定需求。

llm集成：

>支持任何LLM（包括OpenAI模型）的評估，允許根據MMLU和HumaneVal等標准進行基準測試。 >>>>>

實時監視和基準測試：

促進實時性能監視和針對已建立數據集的全面基準測試。 >

簡化的測試：

pytest樣架構簡化了用最小代碼的測試。

批次評估支持：

支持更快的基準測試的批次評估，尤其對於大規模評估至關重要。

>

動手指南：使用DeepEval

評估Falcon 3 3B模型

本指南使用Google colab上的DeepeVal評估了獵鷹3 3B模型。 >

步驟1：安裝庫

>

>步驟2：在Google Colab上為Ollama啟用線程

!pip install deepeval==2.1.5
!sudo apt update
!sudo apt install -y pciutils
!pip install langchain-ollama
!curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh
!pip install ollama==0.4.2

>

步驟3：拉動Ollama型號並定義OpenAI API鍵>

import threading, subprocess, time
def run_ollama_serve(): subprocess.Popen(["ollama", "serve"])
thread = threading.Thread(target=run_ollama_serve)
thread.start()
time.sleep(5)

（gpt-4將在此處用於評估。）>

>步驟4：查詢模型並測量指標

>

!ollama pull falcon3:3b
import os; os.environ['OPENAI_API_KEY'] = '' # Replace '' with your key if needed

（以下各節詳細介紹了特定指標與示例代碼和輸出的使用。）

>

> >答案相關指標，G-eval指標，及時對齊指標，JSON正確性指標和匯總度量指標：

（這些部分都將隨後，每個部分都具有與下面的“答案相關度量”部分相似的結構，顯示了代碼snippets，code snippets，uptucts and uptucts and uptucts and uptucts and application and application and application and application and application and fustrics > ）。 >結論：

DeepeVal是一個功能強大且靈活的LLM評估平台，簡化了測試和基準測試。 它的全面指標，可定制性和廣泛的LLM支持使其對於優化模型性能而言是無價的。實時監控，簡化測試和批次評估確保有效，可靠的評估，增強生產環境中的安全性和靈活性。

（關鍵要點和常見問題解答將在此處遵循，類似於原始文本。）

>（注意：假定圖像以與原始輸入相同的格式和位置包含。）

以上是有效的LLM評估的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！