有效的LLM评估

DeepeVal：评估大语言模型（LLMS）

的强大框架

了解大语言模型（LLM）的性能，可靠性和适用性至关重要。 这需要使用已建立的基准和指标进行严格的评估，以确保准确，连贯和上下文相关的输出。 随着LLM的发展，诸如DeepeVal之类的强大评估方法对于保持有效性和应对偏见和安全等挑战至关重要。 DeepeVal是一个开源评估框架，可提供全面的指标和功能，用于评估LLM性能。 它的功能包括生成合成数据集，进行实时评估以及与Pytest等测试框架的无缝集成。 这有助于轻松自定义和对LLM应用程序的迭代改进，最终提高了AI模型的可靠性和有效性。

密钥学习目标：

将DeepEval视为一个全面的LLM评估框架。

探索DeepeVal的核心功能。

• 检查可用于LLM评估的各种指标。
>
• 使用DeepeVal分析Falcon 3 3B模型的性能。
专注于关键评估指标。
• （本文是数据科学博客马拉松的一部分。） 目录的
• 表：

什么是deepeval？ DeepEval的关键特征

>

实践指南：用DeepEval 评估LLM 回答相关度度量

g-eval公制
提示对齐度量
• JSON正确性度量
• 汇总度量
• 结论
• 什么是deepeval？
• DeepEval提供了一个用户友好的平台来评估LLM性能，使开发人员能够为模型输出创建单元测试并确保遵守特定的性能标准。 其本地基础设施增强了安全性和灵活性，支持实时生产监控和高级合成数据生成。 DeepEval的关键特征：

广泛的度量套件：

DeepEval提供14多个研究支持的指标，包括：

• g-eval：使用定制标准评估链的推理的多功能度量。
• 忠诚：衡量模型信息的准确性和可靠性。
• 毒性：评估有害或冒犯性内容的可能性。>
• 回答相关性：评估模型响应与用户期望的对齐。 >
>对话指标：
• 诸如知识保留和对话完整性之类的指标，专门用于评估对话。

自定义公制开发：

轻松创建自定义指标以满足特定需求。

llm集成：

>支持任何LLM（包括OpenAI模型）的评估，允许根据MMLU和HumaneVal等标准进行基准测试。>>>>>

实时监视和基准测试：

促进实时性能监视和针对已建立数据集的全面基准测试。>

简化的测试：

pytest样架构简化了用最小代码的测试。

批次评估支持：

支持更快的基准测试的批次评估，尤其对于大规模评估至关重要。

>

动手指南：使用DeepEval

评估Falcon 3 3B模型

本指南使用Google colab上的DeepeVal评估了猎鹰3 3B模型。 >

步骤1：安装库

>

>步骤2：在Google Colab上为Ollama启用线程

!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

>

步骤3：拉动Ollama型号并定义OpenAI API键>

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将在此处用于评估。）>

>步骤4：查询模型并测量指标

>

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

（以下各节详细介绍了特定指标与示例代码和输出的使用。）

>

> >答案相关指标，G-eval指标，及时对齐指标，JSON正确性指标和汇总度量指标：

（这些部分都将随后，每个部分都具有与下面的“答案相关度量”部分相似的结构，显示了代码snippets，code snippets，uptucts and uptucts and uptucts and uptucts and application and application and application and application and application and fustrics > ）。 >结论：

DeepeVal是一个功能强大且灵活的LLM评估平台，简化了测试和基准测试。 它的全面指标，可定制性和广泛的LLM支持使其对于优化模型性能而言是无价的。实时监控，简化测试和批次评估确保有效，可靠的评估，增强生产环境中的安全性和灵活性。

（关键要点和常见问题解答将在此处遵循，类似于原始文本。）

>（注意：假定图像以与原始输入相同的格式和位置包含。）

以上是有效的LLM评估的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章！