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大模型Chatbots评估新视角:结合定性与程序方法的实践经验

大模型Chatbots评估新视角:结合定性与程序方法的实践经验

编者按: 随着大语言模型(LLM)在 Chatbots 领域的广泛应用,如何有效评估这些基于 LLM 的 Chatbots 的质量变得日益重要,这也是一个极具挑战性的问题。

本文作者认为可以从质性评估(qualitative)和通过程序评估(programmatic)这两个维度对基于 LLM 的 Chatbots 进行评估。

作者详细探讨了以下几个方面的内容:(1) 质性评估可以通过主观判断和用户打分反馈两种方式进行;(2) 通过程序进行评估现市面上存在多种工具,但也存在固有的主观性问题,评价标准和题库质量能够直接影响评估结果;(3) 作者基于 Legal Tech Bot 项目详细描述了结合上述两种评价方式的具体实践流程。

评估 Chatbots 仍然面临许多挑战,需要不断探索更科学合理的方法。本文分享了作者的实践、探索历程,能够为 Chatbots 相关从业人员后续研究提供参考。

作者 | Matt Ambrogi

编译 | 岳扬

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