RAG Evaluation Agent Evaluation LLM Benchmarks Hallucination Detection AI Testing Regression Testing Golden Datasets Synthetic Data A/B Testing Human Evaluation
32 posts
اگر مهندس یا توسعه‌دهنده هوش مصنوعی هستید، احتمالاً زمان زیادی را صرف بررسی جدول‌های رتبه‌بندی مانند Hugging Face Open LLM Leaderboard یا BigCodeBench می‌کنید. این معیارها راهی راحت و استاندارد برای مقایسه مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) ارائه می‌دهند. با این حال، تکیه صرف بر این امتیازات ایستا...
به عنوان توسعه‌دهندگان، ما بر پایه قطعیت رشد می‌کنیم. یک تست واحد یا پاس می‌شود یا شکست می‌خورد. اما با ادغام مدل‌های زبانی بزرگ (LLM)، این منطق دودویی دیگر کارایی ندارد. در این مقاله، روش‌های نوین ارزیابی هوش مصنوعی را بررسی می‌کنیم.
مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) به سرعت از تولیدکنندگان متن ساده به عامل‌های خودمختاری تبدیل شده‌اند که قادر به تعامل با سیستم‌های خارجی هستند. با این حال، شکاف بین مدلی که می‌تواند «چت» کند و عاملی که می‌تواند به طور قابل اعتماد گردش کارهای پیچیده را اجرا کند، بسیار زیاد است.
با تکامل مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) از چت‌بات‌های ساده به عامل‌های خودمختار، پارادایم ارزیابی باید تغییر کند. ما دیگر تنها کیفیت متن تولیدشده را سنجش نمی‌کنیم، بلکه قابلیت اطمینان سیستمی را ارزیابی می‌کنیم که...