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1 天有情绪数据
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LLM部署最佳实践：业务需求优先，模型选择其次
开发和部署成功的LLM解决方案需要一个结构化的方法，优先考虑业务需求而非模型选择。该过程包括五个关键步骤：理解业务问题并定义模型特定和以业务为中心的指标；通过探索非LLM替代方案和在依赖基准之前评估候选模型的事实属性来做好准备；选择最合适的模型；针对特定任务对其进行定制；最后，将其投入生产以供实际使用。这种有条不紊的顺序确保LLM项目与业务目标保持一致，并且易于实施和维护。
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新的TrustPropRAG方法利用文档图提升RAG系统可靠性
研究人员推出了一种名为TrustPropRAG的新方法，以增强检索增强生成（RAG）系统的可靠性。该方法解决了RAG系统使用可能包含不可靠或矛盾信息的语料库的问题。TrustPropRAG构建了一个文档关系图，并利用以有限人工反馈为锚点的多跳传播来估计每个文档的信任分数。这使得更可靠的文档选择和信任感知式答案生成成为可能，即使在反馈稀疏或嘈杂的情况下，也能在检索质量和精确匹配方面优于现有方法。
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大语言模型基准测试套件：使用标准化指标衡量进展
基准测试套件通过提供标准化的测试框架，对于客观衡量大语言模型（LLMs）的进展至关重要。这些套件汇集了各种单独的基准测试，以提供模型能力的整体视图，减少评估偏差并确保可复现的结果。关键指标包括用于理解任务的Exact Match、用于生成任务的BLEU和ROUGE，以及用于语言建模质量的Perplexity，尽管现代方法也采用了LLM即评委（LLM-as-a-Judge）的方法。为确保有效性，基准测试套件必须解决数据污染问题，并采用统…
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新西兰发布信息公开流程建模本体
研究人员开发了FOI-O，一个旨在对信息公开（FOI）请求相关流程进行建模和分析的新本体和验证框架。该系统专门针对新西兰的《官方信息法》，旨在梳理和阐明FOI请求记录中复杂的、常常混合了通信、系统状态和法律结果的数据。FOI-O提供了一种标准化方法来表示请求档案、事件和元数据，并支持JSON、Python、SKOS、OWL、RDF和SHACL等格式的配套资产，以及流程模型和导出示例。
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LLM judges outperform traditional metrics in extractive QA evaluations
研究人员评估了使用大型语言模型（LLM）作为抽取式问答任务的 judge 的有效性。他们的研究发现，LLM-as-a-judge 方法与人类评估的相关性远高于精确匹配和 F1 分数等传统指标，与开源模型的相关性高达 0.85。LLM judge 在数值答案方面表现良好，但在处理职位名称等复杂类型时遇到困难，并且值得注意的是，即使是同一个模型回答和 judge，也没有观察到自我偏好偏差。提示措辞影响很小，零样本、无上下文的 judge …