Also known as: LLM Evaluations (evals) · LLM Evaluations evals
Оценки LLM, или evals, — структурированные методы оценки производительности, безопасности, надежности и пригодности больших языковых моделей для задач. Они могут использовать бенчмарки, метрики, человеческую проверку, состязательные тесты или доменно-специфичные тестовые наборы для сравнения моделей и выявления регрессий.
A set of metrics and benchmarks for assessing the performance of large language models (LLMs). At a high level, LLM evaluations: - Help researchers identify areas where LLMs need improvement. - Are useful in comparing different LLMs and identifying the best LLM for a particular task. - Help ensure that LLMs are safe and ethical to use. See Large language models (LLMs) in Machine Learning Crash Course for more information.