📊 ‏ ۱۱ متد کلیدی ارزیابی مدل‌های هوش مصنوعی

⚡ ‏ ارزیابی مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) بسیار پیچیده است؛ چرا که معیارهای مختلف ممکن است نتایج متفاوتی ارائه دهند. برای نمونه، BLEU بر شباهت کلمات متمرکز است، در حالی که BERTScore به دنبال تطابق معنایی است. به همین دلیل، متدهای ارزیابی را بر اساس ماهیت‌شان به دسته‌های مختلف تقسیم می‌کنند.

🔬 ‏ روش‌های مرجع‌محور شامل BLEU، ROUGE و BERTScore هستند که بر اساس داده‌های از پیش تعیین‌شده کار می‌کنند. در مقابل، روش‌های قضاوت‌محور مانند G-Eval، LLM-as-Judge و هیئت‌های داوری مدل، در غیاب داده‌های دقیق به ارزیابی می‌پردازند. همچنین برای بررسی عملکرد ایجنت‌ها، Trajectory accuracy و ارزیابی‌های چندمرحله‌ای به کار می‌روند و برای کنترل ایمنی از ارزیابی‌های Safety استفاده می‌شود.

🚀 ‏ ابزار متن‌باز Opik پیاده‌سازی این معیارها را ساده کرده است تا بتوانید آن‌ها را مستقیماً روی داده‌های تولیدی اجرا کنید.

🔗 ‏ GitHub

📊 Data➕Science 🇮🇷 - هوش مصنوعی و علم داده به فارسی
📩 ارتباط با ما

#BERTScore #Opik