Dentre os muitos modelos de linguagem de grande porte disponíveis, avaliar o desempenho de um modelo grande em uma tarefa específica tornou-se um grande desafio para nós. Por acaso, vi que a Hugging Face disponibilizou gratuitamente um "Guia de Avaliação de LLM", que responde sistematicamente a várias perguntas que temos sobre a avaliação de mestrados em Direito. Este livro aborda três métodos principais de avaliação: benchmarking automatizado, avaliação manual e o uso do LLM como avaliador. Além disso, oferece uma vasta experiência prática, técnicas de resolução de problemas e orientações sobre como criar uma solução de avaliação que atenda às suas necessidades. GitHub: https://t.co/L4LjSmvDtN Conteúdo principal: - Avaliação comparativa automatizada: incluindo fundamentos, projeto de avaliação, recomendação de conjuntos de dados e técnicas práticas; - Avaliação humana: Abrange conceitos básicos, como usar anotadores humanos e experiência prática; - LLM como juiz: da aquisição do modelo de julgamento à elaboração das palavras-chave e, em seguida, à avaliação do próprio avaliador; - Resolução de problemas: Soluções práticas para problemas de raciocínio e reprodutibilidade; - Conhecimentos gerais: Explicação introdutória de conceitos básicos de LLM, como inferência de modelos e segmentação de palavras; - Análise anual aprofundada: Reflexões sobre código aberto, propósito da avaliação e praticidade de 2023 a 2025. O conteúdo está organizado por níveis de dificuldade. Iniciantes podem começar pela seção "Básico", enquanto usuários mais avançados podem acessar diretamente os capítulos "Dicas" ou "Solução de Problemas". Além disso, traduções da comunidade para chinês e francês estão disponíveis.
