在眾多大語言模型選擇當中，如何評估一個大模型在具體任務上的表現，成為了我們一大難題。 剛好看到，Hugging Face 開源了一份《LLM 評估指南》，有系統地解答了我們在LLM 評估中的各種困惑。 涵涵蓋了自動化基準測試、人工評估、LLM-as-a-judge 三大主流評估方法，也提供了豐富的實務經驗、故障排查技巧，以及如何設計適合自己需求的評估方案。 GitHub：https://t.co/L4LjSmvDtN 主要內容： - 自動化基準測試：包括基礎知識、評估設計、資料集推薦和實用技巧； - 人工評估：涵蓋基礎概念、如何使用人工標註員及實務經驗； - LLM-as-a-judge：從取得評判模型到設計提示詞，再到評估評估者本身； - 故障排除：針對推理和可重複性問題的實用解決方案； - 通用知識：模型推理、分詞等LLM 基礎概念的入門講解； - 年度深度分析：2023-2025 年關於開源、評估目的和實用性的思考。 內容按難度分層，初學者可從「基礎」 部分入門，進階朋友可直接查看「技巧」 或「故障排查」 章節，另外還提供了中文和法語社群翻譯版本。
