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Themis：面向灵活且可解释的自然语言生成评估
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文介绍了NLG-Eval和Themis，用于自然语言生成任务评估的大规模语料库和大型语言模型。Themis通过多角度一致性和评分偏好的方法进行训练，具有灵活、可解释的评估能力，并在各种NLG任务上表现出优越性能。它还在未见任务上具有良好的泛化能力，超越了其他评估模型，包括GPT-4。
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关键要点
- 为了解决自然语言生成任务（NLG）的评估问题，构建了一个大规模的 NLG 评估语料库 NLG-Eval。
- 提出了一个专门用于 NLG 评估的大型语言模型 Themis。
- Themis 通过多角度一致性和基于评分偏好的方法进行训练。
- Themis 具有灵活、可解释的评估能力，无需参考。
- 在各种 NLG 任务上，Themis 展现出优越的评估性能。
- Themis 在未见任务上具有良好的泛化能力，超越了其他评估模型，包括 GPT-4。
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