检索增强生成（RAG）已成为为LLMs提供额外上下文以生成定制输出的最流行方法。这对于聊天机器人或AI代理等LLM应用来说非常有用，因为RAG能为用户提供比GPT-4等LLMs训练数据更为情境化的体验。不出所料，LLM从业者在开发过程中很快就遇到了评测RAG应用的问题。但得益于RAGAs的研究，在2024年评测RAG系统的通用检索器-生成器性能已是一个基本解决的问题。别误会，构建RAG应用仍具
还记得Gemini在生成图像时过于追求政治正确，将所有人类面孔都表现为有色人种的那次吗？虽然这对一些人（如果不是很多人）来说可能很滑稽，但显而易见的是，随着大型语言模型（LLMs）能力的提升，它们的漏洞和风险也在同步增加。这是因为模型的复杂度与其输出空间直接相关，这自然增加了出现不良LLM安全漏洞的机会，例如泄露个人信息、生成错误信息、偏见、仇恨言论或有害内容。以Gemini为例，其训练数据中
想象一下，LLMs的参数规模从70亿到超过1000亿不等，一代更比一代强。其中包括巨头级模型：Mistral70亿、Mixtral8x70亿、Llama700亿，以及庞大的Falcon1800亿。同时也有像Phi1、Phi1.5和Falcon1B这样的模型，仅以10亿到40亿的轻量级架构追求相近的性能。无论规模大小，所有模型都怀揣共同目标：掌握语言艺术，在文本摘要、问答和命名实体识别等任务中表
构建一个大规模、全面的数据集来测试LLM的输出可能是一个耗时、昂贵且充满挑战的过程，尤其是从零开始。但如果我告诉你，现在只需几分钟就能生成你花费数周精心打造的数千个高质量测试用例，会怎样呢？合成数据生成利用LLMs来创建高质量数据，无需手动收集、清理和标注海量数据集。借助如GPT-4这样的模型，现在可以在更短时间内合成出比人工标注更全面、更多样化的数据集，这些数据集可用于在LLM评测指标的帮助下对
尽管评测大型语言模型（LLMs）的输出对于任何希望部署稳健LLM应用的人来说都至关重要，但LLM评测对许多人而言仍是一项挑战性任务。无论你是通过微调提升模型准确性，还是增强检索增强生成（RAG）系统的上下文相关性，了解如何为你的用例开发和选定合适的LLM评测指标集，对于构建坚不可摧的LLM评测流程至关重要。本文将带你全面了解LLM评测指标，并附代码示例。我们将深入探讨：什么是LLM评测指标，它
就在早些时候，Anthropic公司推出其最新Claude-3Opus模型；而一周前，Mistral的LeLarge模型刚刚面世；更早些时候，谷歌的GeminiUltra1.5在Ultra1.0发布后不久便接踵而至。面对LLM以惊人速度密集发布的现状，如何通过标准化任务集量化评测模型性能已成为当务之急。那么核心问题在于——究竟该如何实现？LLM基准测试为评测LLMs在多任务场景下的表现提供了结
与依赖OpenAI的GPT等专有基础模型相比，微调大型语言模型（LLM）能带来诸多优势。想想看，推理成本降低10倍，每秒生成的令牌数提升10倍，还无需担忧OpenAI在其API背后进行的任何不透明操作。关于微调，大家的思考方向不应是如何超越OpenAI或替代RAG，而应是如何在特定应用场景下保持同等性能的同时，大幅减少推理时间和成本。可现实是普通开发者构建RAG应用时，对微调LLM的能力并
就在一周前，我与一位DeepEval用户通话时，她提到将大型语言模型（LLMs）的测试与评测视为两个不同的概念。当被问及她对LLM测试的定义时，她是这样回答的：对我们而言，评测LLMs更多是通过基准测试选择正确的LLMs，而LLM测试则更侧重于探索不同场景下可能出现的意外问题。鉴于我已撰写过一篇全面介绍LLM评测指标的文章，本文将转而深入探讨如何将这些指标应用于LLM测试。我们将解析LLM测试
哪个框架才是真正能“拯救”你的AI项目？核心要点CRISP-DM已过时。Agile本身不够用。TDSP虽然流程好但绑定厂商。CPMAI是新兴选手。MLOps必不可少但不是万能钥匙。欢迎来到你的AI项目生存秘籍。1.为什么你的AI项目注定失败（以及该怎么做）AI已经不再是研究机构的专属，它已成为现代企业战略的核心。但现实是：近一半的AI项目未能创造真正的价值。为什么？因为大多数团队还在用传统软件
在研究自主代理及其背后的LLM（大型语言模型）时，我一直对文章和技术论文中频繁提及的基准测试充满好奇。虽然我很快就能理解模型开放性的重要性（我对此极为坚定），但我仍需要更清晰地了解这些基准测试实际测量的内容，以及如何正确解读它们的结果。我想，如果我都在努力搞懂这些基准测试，可能其他人也有同样的困惑。下面是我目前为止了解到的LLM基准测试生态，以及为什么最终：“开放性”可能比任何性能分数都更重要。为
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