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Google Stax旨在使AI模型评估对开发者更易获取
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原文英文，约500词，阅读约需2分钟。
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内容提要
Google Stax是一个框架，旨在通过数据驱动的方式客观评估AI模型的输出质量。开发者可以根据特定用例定制评估过程，比较模型的质量、延迟和成本。Stax提供数据和工具，支持结合人类判断与自动评估的基准，用户可导入数据集或生成合成数据，并支持多种模型提供商，同时确保数据隐私。
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关键要点
- Google Stax是一个框架，旨在通过数据驱动的方式客观评估AI模型的输出质量。
- 开发者可以根据特定用例定制评估过程，而不是依赖于通用基准。
- 评估对于选择合适模型、比较质量、延迟和成本至关重要。
- Stax提供数据和工具，支持结合人类判断与自动评估的基准。
- 用户可以导入现成的数据集或生成合成数据，支持多种模型提供商。
- 可以创建自定义评估器，步骤包括选择基础LLM作为评判者并提供评估提示。
- 评估提示需包含评分类别定义和数值分数，确保评估者的可靠性。
- Google Stax的竞争对手包括OpenAI Evals、DeepEval、MLFlow LLM Evaluate等。
- Stax支持多种模型提供商的基准测试，包括OpenAI、Anthropic等，且在测试阶段免费使用。
- Google承诺不会拥有用户数据，也不会将其用于训练语言模型。
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延伸问答
Google Stax的主要功能是什么？
Google Stax是一个框架，旨在通过数据驱动的方式客观评估AI模型的输出质量。
开发者如何定制Google Stax的评估过程？
开发者可以根据特定用例定制评估过程，而不是依赖于通用基准。
Google Stax支持哪些模型提供商？
Stax支持包括OpenAI、Anthropic、Mistral等多个模型提供商。
使用Google Stax进行评估的步骤是什么？
创建自定义评估器的步骤包括选择基础LLM作为评判者并提供评估提示。
Google Stax与其他评估工具相比有什么优势？
Stax提供数据和工具，支持结合人类判断与自动评估的基准，且允许用户创建自定义评估器。
Google Stax如何处理用户数据隐私？
Google承诺不会拥有用户数据，也不会将其用于训练语言模型。
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