大规模评估对话式人工智能的实用蓝图
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内容提要
LLM应用看似简单，但涉及多个概率阶段。构建Dropbox Dash的经验表明，AI评估与模型训练同样重要。我们建立了标准化评估流程，确保每次更新经过测试，并利用公共和内部数据集创建有效的评估系统。通过使用LLM作为评估者，实现了自动化评估，提升了开发效率和质量控制。
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关键要点
- LLM应用涉及多个概率阶段，包括意图分类、文档检索、排名、提示构建、模型推理和安全过滤。
- AI评估与模型训练同样重要，建立标准化评估流程以确保每次更新经过测试。
- 使用公共和内部数据集创建有效的评估系统，确保评估反映真实用户行为。
- 定义可操作的评估指标和评分标准，以确保输出的准确性和可靠性。
- 使用LLM作为评估者，能够更灵活地检查输出的事实正确性和格式要求。
- 建立评估平台以管理数据集、评分器和实验，提供结构化的工作流程。
- 在开发到生产的管道中自动化评估，确保每次代码变更都经过严格的自动化检查。
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