评估大型语言模型（LLM）通常是不可靠的，因为模型本身和评估过程存在固有的非确定性。像token采样温度、用作裁判的LLM以及数据集的更改等因素会导致分数大幅波动，使得区分真正的模型退步和测量噪声变得困难。为了提高可靠性，开发人员应像对待任何其他不稳定的测试套件一样对待LLM评估，通过固定的种子和温度设置来控制随机性，像版本化源代码一样版本化数据集，并校准LLM裁判与人工标记数据，以建立基线一致性。 AI
影响 强调了对LLM需要更健壮和可复现的评估方法，以确保可靠的进展跟踪。
排序理由 该条目讨论了评估LLM的最佳实践，将其作为对当前方法的评论，而不是新的发布或研究发现。
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