선택할 수 있는 많은 대규모 언어 모델 중에서 특정 작업에 대한 대규모 모델의 성능을 평가하는 방법은 우리에게 큰 과제가 되었습니다. 우연히 Hugging Face에서 "LLM 평가 가이드"를 오픈 소스로 공개한 걸 보게 되었는데, LLM 평가에 대한 다양한 질문에 체계적으로 답하고 있습니다. 이 책은 자동 벤치마킹, 수동 평가, 그리고 LLM 심사위원의 세 가지 주요 평가 방법을 다룹니다. 또한 풍부한 실무 경험, 문제 해결 기법, 그리고 고객의 요구에 맞는 평가 솔루션을 설계하는 방법도 제공합니다. GitHub: https://t.co/L4LjSmvDtN 주요 내용: - 자동 벤치마킹: 기본 사항, 평가 설계, 데이터 세트 권장 사항 및 실용적 기술 포함 - 인간 평가: 기본 개념, 인간 주석자의 활용 방법, 실제 경험 등을 다룹니다. - LLM 심사위원: 심사 모델을 습득하고, 큐워드를 설계하고, 평가자 자체를 평가하는 것까지; - 문제 해결: 추론 및 재현성 문제에 대한 실용적인 솔루션 - 일반 지식: 모델 추론 및 단어 분할과 같은 기본 LLM 개념에 대한 소개 설명 - 연간 심층 분석: 2023년부터 2025년까지 오픈 소스, 평가 목적 및 실용성에 대한 성찰. 콘텐츠는 난이도별로 구분되어 있습니다. 초보자는 "기본" 섹션부터 시작할 수 있으며, 고급 사용자는 "팁" 또는 "문제 해결" 챕터에 바로 접근할 수 있습니다. 또한, 중국어와 프랑스어 커뮤니티 번역도 제공됩니다.
