Entre la gran cantidad de modelos de lenguaje de gran tamaño disponibles, cómo evaluar el rendimiento de un modelo grande en una tarea específica se ha convertido en un desafío importante para nosotros. Casualmente vi que Hugging Face ha publicado como código abierto una "Guía de evaluación de LLM", que responde sistemáticamente a varias preguntas que tenemos sobre la evaluación de LLM. Abarca tres métodos principales de evaluación: evaluación comparativa automatizada, evaluación manual y la figura del LLM como juez. Además, ofrece una amplia experiencia práctica, técnicas para la resolución de problemas y cómo diseñar una solución de evaluación adaptada a sus necesidades. GitHub: https://t.co/L4LjSmvDtN Contenido principal: - Evaluación comparativa automatizada: incluye fundamentos, diseño de evaluación, recomendación de conjuntos de datos y técnicas prácticas; - Evaluación humana: Cubre conceptos básicos, cómo utilizar anotadores humanos y experiencia práctica; - LLM como juez: Desde la adquisición del modelo de evaluación hasta el diseño de las palabras clave, y luego la evaluación del propio evaluador; - Resolución de problemas: Soluciones prácticas para problemas de razonamiento y reproducibilidad; - Conocimientos generales: Explicación introductoria de conceptos básicos de LLM, como la inferencia de modelos y la segmentación de palabras; - Análisis anual en profundidad: Reflexiones sobre el código abierto, el propósito de la evaluación y la practicidad de 2023 a 2025. El contenido está organizado por niveles de dificultad. Los principiantes pueden comenzar con la sección «Básico», mientras que los usuarios más avanzados pueden acceder directamente a los capítulos de «Consejos» o «Solución de problemas». Además, se encuentran disponibles traducciones de la comunidad al chino y al francés.
