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实时 16:40:44
English(EN) We ran the same LLM evaluation twice. Seven of eleven scores changed.

LLM评估分数显示出显著差异，质疑其精确性

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

一位开发者分享了他的经历，在两次运行相同的LLM评估时，尽管使用了相同的输入、模型和评分标准，但十一个分数中有七个发生了变化。这种差异表明LLM评估的精确小数分数并不可靠，分数应以更宽的范围呈现，而不是精确的数字。该开发者还强调了发布分数背后原因的重要性，而不仅仅是数值结果，以便进行审计并增强对评估过程的信任。 AI

影响 凸显了精确LLM评估分数的不可靠性，表明需要更宽泛的分数范围和透明的理由。

排序理由 开发者关于LLM评估可靠性的个人经验和观点。

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LLM评估分数显示出显著差异，质疑其精确性

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报道来源 [1]

  1. dev.to — LLM tag TIER_1 English(EN) · SKILL123.me ·

    我们对同一个LLM评估进行了两次测试。十一个分数中有七个发生了变化。

    <p><em>If you ship any automated score — evals, rankings, quality gates — this is the number you should know about your own pipeline. We measured ours and it's worse than we'd like.</em></p> <p>Every score we publish comes from a model reading a <code>SKILL.md</code> against a fi…

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