由于大型语言模型（LLM）的非确定性，评估它们面临挑战，尤其是在受监管的产品中。一个常见的问题是，自动化评估仪表板可能显示基于易于验证的指标（如工具选择）的绿色分数，而用户却遇到错误的答案。本文详细介绍了一种改进LLM评估的策略，重点关注呈现给用户的实际答案，并采用多层级通过标准，包括用于安全性的排除子字符串、用于事实准确性的必需子字符串，以及用于忠实于源数据的LLM裁判。 AI
排序理由 文章讨论了LLM评估的最佳实践，而非特定的发布或事件。
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<h4>Making LLM evaluations block merges when the model is nondeterministic, and the product is regulated</h4><p>If you ship an LLM product, you have probably had this week: the eval dashboard is green, and a user just sent a screenshot of a wrong answer. When we audited the eval …