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评估生成式 AI 模型的输出对于确保质量、可靠性以及与业务目标的一致性至关重要。如果没有结构化的评估方法，不一致、幻觉和偏见可能会导致绩效不佳、合规风险和失去信任。以下是你需要知道的：
像这样的平台 Prompts.ai 通过提供量身定制的工作流程、并行模型比较以及针对 35 多个领先模型的结构化评估来简化此流程。借助这些工具，组织可以自信地部署符合高标准并提供可衡量结果的人工智能解决方案。
这五个指标为评估大型语言模型 (LLM) 的性能提供了一种结构化的方法，确保它们满足各种应用程序的预期。
事实性 衡量产出与经证实的事实和既定知识的一致程度。当LLM处理诸如回答客户查询，生成报告或提供影响决策的信息之类的任务时，这一点尤其重要。 正确性另一方面，还包括逻辑推理、准确计算和遵守特定指导方针。
要有效地评估事实，请使用 地面真相数据集 包含针对您的应用程序量身定制的经过验证的信息。例如，在客户支持中，这可能包括产品详情、定价和公司政策。在内容创作中，对可靠来源或行业数据库进行事实核查至关重要。
评估方法包括将输出与事实数据集进行比较，使用具有明确答案的测试集以及应用多步骤验证流程。这些步骤有助于发现细微的不准确之处，否则这些错误可能会被发现。
偏差检测 识别不公平待遇或陈述的事例，而 毒性评估 专注于发现攻击性、有害或不当内容。这些指标对于保护品牌声誉和遵守合乎道德的人工智能标准至关重要。
偏见可能表现为人口陈规定型观念或不敏感的表象。在各种场景中使用不同的提示测试输出有助于揭示隐藏的偏见。
在毒性方面，对输出进行仇恨言论、骚扰、露骨语言和其他有害内容的筛选。使用 自动化工具 同时进行人工审查，以发现细微差别的问题。使用具有挑战性的提示进行定期测试可以在漏洞影响用户之前发现漏洞。
道德考虑还包括确保输出尊重用户隐私，避免操纵，并就敏感话题呈现平衡的观点。在解决有争议的问题时，产出应包括免责声明或背景信息，以保持透明度和公平性。
清晰度 评估响应是否易于理解和可操作。 有用性 衡量输出如何帮助用户实现目标，以及 相关性 确定答案与给定问题或上下文的贴合程度。
清晰度可以通过检查结构、词汇和流程来评估，通常使用可读性分数。对于业务应用程序，请确保技术术语解释清晰且说明可操作。
实用性取决于对用户需求的了解以及对响应满足这些需求的程度的跟踪。后续问题、满意度分数或任务完成率等指标可以突出实用性差距。如果用户经常寻求澄清，这表明还有改进的余地。
相关性侧重于响应与原始查询的匹配程度。评分系统可以帮助衡量产出与所提供的背景的一致性，确保答复符合主题且简洁。在对话式 AI 中，维护 上下文相关性 至关重要，因为应对措施应建立在先前的互动基础上。
幻觉 当 LLM 生成听起来合理但虚假或虚假的信息时发生。该指标在企业环境中尤其重要，在企业环境中，准确性会影响决策和信任。
要检测幻觉，请对照经过验证的来源对输出进行事实核对，并跟踪虚假内容出现的频率。幻觉模式可能包括虚假引文、不正确的历史日期或虚构的统计数据。开发专门用于测试这些问题的评估数据集，包括挑战模型知识边界的提示。
衡量幻觉率包括计算代表性样本中包含虚假信息的答复的百分比。由于幻觉模式可能因领域而异，因此持续监控至关重要。
任务完成 衡量 AI 是否满足提示中概述的具体要求或目标。 准确性 评估产出与预期结果的匹配程度或符合给定要求的程度。
要评估任务完成情况和准确性，请将输出与预期结果进行比较并计算成功率和错误频率。明确定义每个用例的成功标准。例如，在客户服务中，当用户的查询得到充分解决并确定了任何所需的后续行动时，任务可能被视为已完成。在内容生成中，成功可能取决于满足特定的长度、语气或格式要求。
精度得分 应反映全部和部分的成功.例如，回答了多部分问题的 80% 的答案比完全漏掉的答案提供的价值更大。加权评分系统可以捕捉到这种细微差别，在部分正确性的信用与对高标准的需求之间取得平衡。
这五个指标为评估LLM绩效提供了一个全面的框架。下一节将探讨在现实场景中应用这些指标的实用方法。
结构化评估方法确保了衡量大型语言模型 (LLM) 性能的一致而可靠的方法。这些方法包括自动评分系统和人工监督，确保对各种应用程序进行质量控制。
基于参考的评估 涉及将LLM输出与预定义的 “黄金” 答案或数据集进行比较。此方法适用于答案清晰、客观的任务，例如解决数学问题、回答事实问题或翻译文本。例如，翻译的 BLEU 分数或事实查询的精确匹配百分比等指标可以提供可衡量的结果。在客户服务场景中，可以将生成的回复与经批准的答案数据库进行比较，以检查一致性和对已知信息的遵守情况。
另一方面， 无参考评估 在不依赖预定义答案的情况下评估输出。这种方法更适合于创意写作、头脑风暴或开放式问题等可能有多个有效答案的任务。评估人员没有关注单一的 “正确” 答案，而是考虑连贯性、相关性和实用性等因素。这种方法通常使用经过训练的评估者模型或人工判断来评估产出的质量。例如，在测试创意写作工具时，评估人员可能会判断所生成内容的创造力和相关性，而不是其事实准确性。
这些方法之间的选择取决于特定的用例。例如， 财务报告 要么 医疗信息系统 要求进行基于参考的评估以确保准确性，而 营销内容生成 要么 创意写作工具 受益于无需参考的评估，以捕捉语气和风格等细微差别的品质。
许多组织采用 混合方法，将两种方法结合起来。基于参考的评估可能会处理事实的准确性，而无参考的方法则侧重于创造力或语气等方面。这种组合确保了对LLM绩效的全面评估，而人工监督通常会增加一层额外的细化层面。
虽然自动化指标可提供一致性，但人工监督可以解决更复杂、更具上下文敏感性的问题。 人机在环验证 将自动化系统的效率与只有人类才能带来的细微差别理解融为一体。
这种方法在以下方面特别有价值 特定域的应用程序 例如医疗人工智能、法律文件分析或财务咨询工具，其中主题专业知识至关重要。人工专家可以识别自动化系统可能遗漏的行业特定错误或微妙之处。
为了扩大人类参与度，组织使用 采样策略 例如随机、分层或基于置信度的抽样。例如，自动化系统标记的置信度较低的产出可能会被优先考虑人工审查。此外， 专家小组 通常用于有争议的话题或边缘案例，有助于完善新应用或复杂应用程序的评估标准。
人类反馈也能驱动 持续改进循环。通过标记反复出现的错误或模式，人工审阅者为完善评估标准和改善训练数据做出了贡献。这种反馈可确保 LLM 适应新类型的查询和不断变化的用户需求。
为了保持成本的可控性，人工审查通常仅限于高影响力的决策、有争议的内容或自动置信度分数低于设定阈值的案例。这种有针对性的方法可有效利用人类专业知识，同时保持可扩展性。
标准评估方法通常忽略了LLM如何处理异常或具有挑战性的场景。测试边缘案例有助于发现弱点，并确保模型在不可预测的条件下可靠地运行。
对抗性提示 是测试漏洞的一种方法，例如试图绕过安全功能、生成有偏见的内容或制作虚假信息。定期的对抗测试有助于在这些问题影响用户之前识别和解决这些问题。
具有大量和复杂性的压力测试 通过使用长提示、快速提问或需要处理冲突信息的任务，将 LLM 推向极限。这种类型的测试可以揭示性能开始下降的地方，并有助于确定运营边界。
域边界测试 研究了法学硕士对专业领域之外的提示的反应情况。例如，为医疗应用设计的模型可能会在提示符下进行测试，这些提示会逐渐转移到无关领域。了解这些界限有助于设定切合实际的期望并实施保障措施。
情境压力测试 评估 LLM 在长时间对话或多步骤任务中保持连贯性和准确性的程度。这对于需要持续保留上下文的应用程序特别有用。
像 Prompts.ai 这样的平台允许团队进行设计，从而实现系统的边缘案例测试 结构化工作流程 它会自动生成具有挑战性的情景并应用一致的评估标准。这种自动化使定期进行压力测试变得更加容易，在部署之前发现潜在问题。
合成数据生成 还通过大规模创建多样的、具有挑战性的场景来支持边缘案例测试。LLM 甚至可以生成自己的测试用例，提供比人工测试人员可能考虑的更广泛的边缘案例。这种方法可确保全面覆盖，并帮助团队识别不同类型输入中的漏洞。
从这些测试中获得的见解为两者提供了指导 型号选择 和 即时工程。团队可以选择更有能力应对特定挑战的模型，并完善提示以最大限度地减少错误，从而确保各种应用程序的强大性能。
Prompts.ai 通过将超过 35 个领先模型的访问权限合并到一个安全的平台中，简化了大型语言模型 (LLM) 的评估。这种统一的方法消除了兼顾多种工具的需要，使团队（从财富500强公司到研究机构）更容易进行评估，同时保持合规性并降低复杂性。
Prompts.ai 提供灵活的工作流程，允许团队设计符合其特定内部标准的评估流程。这种结构化方法可确保对LLM产出进行一致和可重复的评估。为了帮助组织控制预算，该平台包括综合成本跟踪，提供评估支出的实时见解。这些功能创造了一个跨模型比较既高效又有效的环境。
该平台的界面使直接比较 LLM 变得简单。用户可以向多个模型发送相同的提示，并根据预定义的标准评估他们的响应。借助内置的治理工具和透明的成本报告，团队可以监控一段时间内的绩效，并做出适合其独特运营目标的数据驱动型决策。
基于前面讨论的核心指标和方法，选择正确的评估策略取决于您的具体用例、可用资源和质量预期。必须权衡不同的方法，在准确性和效率之间取得平衡，确保评估保持可靠和直截了当。
每种评估方法都有其优势和局限性，使其适用于不同的情景。下表概述了常用方法的关键方面：
实际上， 混合方法 通常会提供最佳结果。例如，许多组织从自动筛选开始，以消除明显的失败，然后对临界案例进行人工审查。这种组合在不影响质量的情况下确保了效率。
为了管理不断增加的数量和复杂性，设计可扩展的工作流程至关重要，同时保持高质量标准。以下是实现这一目标的方法：
采用结构化方法评估大型语言模型 (LLM) 可确保可靠的人工智能工作流程，始终如一地满足业务目标。采用系统评估流程的组织可以显著提高模型性能，降低运营风险，并加强人工智能输出与其目标之间的一致性。该基础支持前面讨论的可扩展且精确的评估方法。
从临时测试转向 结构化评估框架 彻底改变了 AI 部署。团队可以就模型选择、即时改进和质量基准做出明智的、有数据支持的决策。随着人工智能在各个部门和用例中的扩展，这一点变得越来越重要。
有了这些评估指标， Prompts.ai 为可扩展的评估提供实用而有效的解决方案。该平台通过为自定义评分流程、边缘案例模拟和多个领先模型的性能跟踪提供工具来简化评估——所有这些都在一个统一的系统中完成。
精确评估的好处远不止直接提高质量。通过确定在特定任务上表现出色的模型和提示，拥有强大框架的组织可以获得更高的投资回报率（ROI）。随着每一次人工智能互动都按照设定的标准进行跟踪和衡量，合规性变得更加简单。持续的性能优化取代了被动修复，使团队能够在潜在问题影响用户之前发现并解决这些问题。
也许最重要的是，结构化评估使整个组织更容易获得人工智能。当评估标准明确且始终如一地应用时，团队就不需要深厚的技术专业知识来评估输出质量或做出明智的部署决策。这种明确性鼓励采用，同时保持企业应用程序所需的高标准。
评估生成式 AI 模型的输出不是一件容易的事。诸如此类的挑战 事实上的不准确之处， 偏见， 幻觉，以及 不一致的回应 可能是由于大型语言模型 (LLM) 的不可预测行为引起的。
结构化方法是有效解决这些问题的关键。将各种指标（例如事实准确性、清晰度和实用性）与 人类的判断 提供了更加平衡和全面的评估。此外，使用已定义协议在边缘案例和现实场景下测试模型可以发现弱点并提高其响应的可靠性。这些策略有助于提高评估的精确性和可操作性，为提高绩效铺平道路。
Prompts.ai 使用它可以直接评估 LLM 输出 结构化评分工具 和 可定制的评估规则。这些功能与批量提示执行和代理链接等功能相结合，使用户能够将复杂任务分成更小、更易于处理的步骤来处理复杂的任务。这种方法可确保评估保持一致、可扩展和准确。
该平台支持超过 35 个 LLM，为比较和评估各种模型的输出提供了灵活的解决方案。它特别适合研究实验室、人工智能培训师和质量保证负责人，他们需要可靠的方法来评估事实准确性、清晰度和偏差等关键方面，同时还要努力降低幻觉率。
平衡 自动化工具 和 人为审查 对于彻底评估大型语言模型 (LLM) 的输出至关重要。自动化工具在快速处理大量数据、发现模式和标记质量不佳的响应方面是无与伦比的。但是，他们可能会错过更精细的细节，例如细微的偏见、背景的细微差别或错综复杂的不准确之处。
这就是人类判断力的用武之地。人类带来批判性思维和对背景的更深入把握，从而确保输出不仅准确，而且公平实用。通过将自动化的效率与对人工监督的深思熟虑的分析相结合，这种方法可确保评估既可靠又彻底。他们共同努力，在有效评估LLM绩效方面取得了适当的平衡。
