Parmi les nombreux modèles de langage de grande taille disponibles, l'évaluation des performances d'un modèle de grande taille sur une tâche spécifique est devenue un défi majeur pour nous. J'ai découvert par hasard que Hugging Face a publié en open source un « Guide d'évaluation des LLM » qui répond systématiquement à diverses questions que nous nous posons sur l'évaluation des LLM. Cet ouvrage aborde trois grandes méthodes d'évaluation : l'analyse comparative automatisée, l'évaluation manuelle et l'expertise de LLM en tant qu'évaluateur. Il propose également une riche expérience pratique, des techniques de dépannage et des conseils pour concevoir une solution d'évaluation adaptée à vos besoins. GitHub : https://t.co/L4LjSmvDtN Contenu principal : - Évaluation comparative automatisée : y compris les principes fondamentaux, la conception de l’évaluation, la recommandation d’ensembles de données et les techniques pratiques ; - Évaluation humaine : couvre les concepts de base, la manière d'utiliser les annotateurs humains et l'expérience pratique ; - LLM-en-tant-que-juge : De l'acquisition du modèle de jugement à la conception des mots-clés, puis à l'évaluation de l'évaluateur lui-même ; - Dépannage : Solutions pratiques aux problèmes de raisonnement et de reproductibilité ; - Connaissances générales : Explication introductive des concepts de base des LLM tels que l'inférence de modèles et la segmentation des mots ; - Analyse annuelle approfondie : Réflexions sur l'open source, l'objectif de l'évaluation et la faisabilité de 2023 à 2025. Le contenu est organisé par niveau de difficulté. Les débutants peuvent commencer par la section « Bases », tandis que les utilisateurs plus avancés peuvent accéder directement aux chapitres « Conseils » ou « Dépannage ». Des traductions réalisées par la communauté en chinois et en français sont également disponibles.
