大型语言模型多轮医疗咨询自动评估框架
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。该研究介绍了一种自动评估框架，评估了大型语言模型作为虚拟医生在多轮咨询中的实际能力，通过重构来自美国医疗执照考试的医学多项选择题，提出了一个基准测试集，并开发了综合评估指标。研究结果表明，使用培训集对大型语言模型进行微调，可以减轻幻觉并提高其在所提出基准上的性能。
本文介绍了一种名为LLM-Eval的方法，用于对使用大型语言模型的开放领域对话进行多维自动评估。LLM-Eval通过设计基于单个提示的评估方法，可以在单个模型调用中评估会话质量的多个方面。对LLM-Eval在各种基准数据集上的评估表明，它比最先进的评估方法更高效和适应性强。同时，该分析还强调了选择适当的LLM和解码策略的重要性。LLM-Eval为评估开放领域对话系统提供了一种多功能且强大的解决方案，可以简化评估过程并在不同场景中提供一致的性能。
