Alex Ratner

LLM 评估指标：在构建仪表板之前选择正确的指标

在开发 LLM 仪表板之前，选择正确的评估指标至关重要，以确保其准确反映产品性能。对于分类任务，F1 分数等指标比简单的准确率更受青睐，尤其是在数据集不平衡的情况下，以避免误导性结果。困惑度（Perplexity）在训练过程中比较自回归模型时可能很有用，但不能保证任务成功，也不适用于掩码语言模型。对于 RAG 等生成任务，忠实于源材料是关键，但它应与上下文相关性和答案相关性一起评估，而不是作为独立指标。