独家｜评估大型语言模型（LLM）系统：指标、挑战和最佳实践

作者：Jane Huang、Kirk Li 和 Daniel Yehdego翻译：陈之炎校对：zrx本文约7300字，建议阅读10分钟本文介绍了评估大型语言模型。照片由 Jani Kaasinen 在 Unsplash 上拍摄在日新月异的人工智能（AI）领域，大型语言模型（LLMs）的开发和部署业已成为塑造多领域智能应用的关键技术。然而，技术的实现尚需对系统做出严格的评估。在深入探讨评估LLM系统的指标和挑战之前，首先需要考虑当前的评估方法。评估过程是在一系列提示上重复运行LLM应用程序，手动检查输出，尝试根据每个输入来评估输出质量？评估过程不是一次性的，而是一个多步骤、迭代的过程，对LLM应用的性能有着重大影响。随着LLMOps（为大型语言模型量身定制的MLOps扩展）的兴起，CI/CE/CD（持续集成/持续评估/持续部署）的整合已成为有效监督由LLM驱动的应用程序生命周期不可或缺的一部分。评估 ………………………………