在人工智能领域，尤其是大型语言模型（LLMs）的应用中，理解模型的不确定性变得愈发重要。通过有效地检测LLMs在生成内容时的不确定性，开发者和研究人员可以更好地评估模型的可靠性和适用性。当前的研究表明，采用嵌...

EvalAlign是一种新型的用于改进文本到图像生成模型评估的指标。与现有的评估指标不同，EvalAlign提供了细粒度的准确性和稳定性。它主要关注图像的真实性和文本与图像的对齐性。与其他评估指标不同的是，EvalAlign不...

本文讨论依赖于真实标注数据的评估指标。它探讨了通用和RAG特定的评估指标。所有指标都带有Python实现或指向一个Hugging Face模型卡的链接。

HuggingFace发布了一个轻量级的评估库lighteval，用于基于HELM和Eluther AI评估工具的语言模型训练。该评估库专注于提供高效易用的评估方法和指标，帮助用户快速准确地评估模型性能。同时，lighteval还提供了丰富的...

近日，研发团队宣布推出了AgentBoard，一款专为多轮LLM代理设计的基准测试工具。AgentBoard不仅可以评估LLM代理的最终成功率，还提供了分析评估板以进行更详细的模型评估。这款工具可以更全面地评估LLM代理，为LLM代...

本文讨论不依赖于基准数据的评估指标。文章探讨了通用的以及特定于RAG、聊天机器人和摘要的评估方法。所有指标都附带Python实现。

研究人员开发了一种新的文本到3D生成模型的评估指标，解决了当前单一标准指标的局限性。这种先进的方法使用GPT-4V来创建提示并比较3D资产。它与人类偏好密切相关，并通过适应各种用户定义的标准来提供多样性。

DeepEval是一款全能的LLM应用评估框架，可让用户轻松识别和迭代不令人满意的LLM输出。它目前提供了14+种评估指标，如幻觉、摘要、G-Eval、RAGAS等，供用户以Pytest样式或组件化方式评估整个数据集。

Parea AI是一个开发者工具包，专门用于调试和监控LLM应用。用户可以以版本化的方式实验提示和模型配置。在较大规模上，使用自定义的Python评估指标来评估提示。通过API监控LLM应用，并在仪表板上查看分析数据。Parea...