线下评估虽然对于在 CI 中发现已知回归至关重要，但存在固有的局限性。它们依赖于固定的数据集，无法应对输入分布的变化或识别特定用户群体的潜在故障点。相反，线上评估在部署后评估实时生产流量，利用启发式方法对真实世界交互进行评分并提供性能遥测数据。 AI
影响 强调了线上和线下评估策略的必要性，以确保 LLM 在生产环境中的稳健性能和安全性。
排序理由 本文讨论了评估 LLM 性能的最佳实践，比较了两种不同的方法，但没有发布新产品或研究发现。
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