您可以创建 AI 评估吗？ | AI on Chrome

为什么直觉不足以衡量基于 LLM 的应用的质量？

由于 LLM 具有概率性，这意味着相同的输入可能会产生不同的输出，并且质量通常是主观的。

因为 LLM 通常太慢，无法在标准开发环境中进行测试。

这是因为 LLM 具有确定性，也就是说，相同的输入始终会产生相同的输出。

因为现代 LLM 的错误率为零，因此进行测量是多余的。

以下哪项是 ThemeBuilder 应用的基于规则的评估示例？

判断口号是否足够吸引目标受众群体。

验证文字颜色与背景颜色之间的对比度是否至少为 4.5:1。

评估配色方案在心理上是否适合高端牙医。

检查生成的格言是否符合用户要求的励志语气。

使用成对评估而非逐点评估的主要目的是什么？

通过一次测试两个输入来降低 API 调用成本。

用于评估 JSON 格式等二进制约束。

确保 LLM 评判者永远不会为输出分配 FAIL 标签。

这样一来，评委就可以在两个输出之间选择胜出者，这通常比给出绝对分数更一致。

配置评判模型时，为什么应将温度设置为 `0`？

允许法官生成更长、更详细的推理。

通过使用更少的令牌来降低评判器的成本。

确保自我一致性，以便评判模型每次针对相同的输入提供相同的答案。

最大限度地发挥评审员的创意。

评估流水线中的过拟合是什么意思？

当修改判决提示以通过特定对齐时，模型无法泛化到新的未见过的数据。

当判题程序在 CI/CD 中运行得太慢时。

同时使用基于规则的测试和 AI 评估。

当裁判员配置的温度过低或其他设置过高时。

自举技术的用途是什么？

随机重新抽样对齐数据集，以检查评判者的得分敏感度。

使用较小的模型生成大量合成用户输入。

自动修正应用代码中的错误。

为所有判决输入和输出实现 JSON 架构。

使用什么指标来衡量人类专家之间或评判者与人类之间“超出偶然性的一致性”？

准确性。

精确度。

Kappa 分数

F₁ 得分。

在评估恶意评论时，为何召回率比精确率更重要？

因为在此特定背景下，有害输出属于负类别。

因为识别出所有有害输出（即使其中一些是假正例）比漏掉有害输出（假负例）更重要。

因为高精确率可确保判罚永远不会过于严格。

由于回忆功能消耗的 API token 更少，因此您可以进行更多次评估。

什么是动态评分标准模式？

一种由人工评估者手动对每个生产输出进行评分的系统。

每次运行时都会更改随机变量的提示。

在用户提示到达评判模型之前，使用单独的模型重写用户提示。

为每个测试用例传递一个描述确切行为或边缘情况的特定字符串，以便评判程序在相应样本中查找。