这篇文章涵盖了评估大型语言模型性能所使用的最常用的基准测试。
在本系列的先前部分中,我们介绍了LLM评估的工作原理等内容,以及用于评估LLM的核心指标和最重要的评估框架。
要为什么用基准测试来评估大型语言模型?如果你是第一次接触大规模语言模型评估这个话题,这里有一个快速提醒。LLM基准通过标准化流程帮助评估各项任务指标,从而帮助评估大规模语言模型的表现。
基准测试包含您用来评估大型语言模型的所有必要设置和数据,包括等等:
- “基准数据集”(相关任务/问题/提示及其预期答案)
- 如何向大模型提供输入提示
- 如何解读和收集模型的输出
- 需要计算哪些指标和分数,以及如何进行计算
这些共同提供了一种一致的方式来比较不同模型的性能。但你应该选择哪个LLM基准呢?这主要取决于你的需求,比如你打算用大规模语言模型来做什么。让我们开始吧!
在找生成软件代码的模型吗?请查看本系列的下一篇,它专注于代码生成基准。
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最初发布于https://symflower.com。
附注:原文中的下划线符号在中文翻译中保持一致,以匹配原文格式。
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