本篇从大模型的评估方法，评估数据集来谈大语言模型的评估，主要侧重于数据集角度。本篇仍然是工具属性较多，整理了大量的评估的
LLM 大模型学习必知必会系列(十一)：大模型自动评估理论和实战以及大模型评估框架详解
2.1 Auto-encoder先来看Auto-Encoder也就是我们说的AE，它的主要思路是把输入的vector编码成code，再把code解码成vector. 其中的编码器和解码器部分一般是Neural Network，可以是简单的线型神经元，也可以是CNN。为了训练函数用p-范数做损失函数： L=∥x−G(z)∥p
L
一般的，机器学习过程包括两个阶段，分别为：模型设计阶段（Prototyping）与应用阶段（Deployed）。Prototyping阶段是使用历史数据训练一个适合解决目标任务的一个或多个机器学习模型，并对模型进行验证（Validation）与离线评估（Offline evalutation），然后通过评估指标选择一个较好的模型。Deployed阶段是当模型达到设定的指标值时便将模型上线，投入生产
文章目录正负样本的选择标准评估指标回归问题的评估指标SSE 和方差均方误差（MSE）均方根误差（RMSE）R Squared分类问题的评估指标错误率召回率(查全率)精确率(查准率)混淆矩阵和分类报告P-R曲线准确率f1分值什么时候关注召回率，什么时候关注精确率概率密度评估指标概率密度曲线图相对熵（K-L散度）概率、信息量信息熵相对熵（K-L散度）交叉熵概率分布评估指标ROC曲线KS曲线提升图提升
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2024-02-02 09:35:56
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一. 模型泛化能力模型泛化能力 指模型对于未知数据的预测能力， 是模型最重要的性质，泛化误差越小，模型预测效果越好；利用最小化训练误差来训练模型，但是真正关心的是测试误差。因此通过测试误差来评估模型的泛化能力。训练误差是模型在训练集的平均损失，其大小虽然有意义，但是本质上不重要。测试误差是模型在测试集上的平均损失，反应了模型对未知测试数据集的预测能力。二. 过拟合、欠拟合过拟合：选择的模型包含的
编者按：随着对大语言模型（LLM）评估领域的深入研究，我们更加清楚地认识到全面理解评估过程中的问题对于有效评估LLM至关重要。本文探讨了机器学习模型评估中出现的常见问题，并深入研究了LLM对模型评估领域带来的重大挑战。在评估方法方面，我们将其划分为直接评估指标、基于辅助模型的评估和基于模型的评估。本文还强调了审慎观察复杂评估指标和注意细节的重要性。以下是译文，Enjoy!作者 |&nbs
原创
2023-07-17 10:41:17
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编者按： 如今，大模型及相关的生成式人工智能技术已经成为科技产业变革的新焦点，但大模型存在一些风险（容易产生偏见内容、虚假信息），其行为难以预测和控制。因此，如何持续监控和评估大模型行为以降低这些风险成为当下产学研各界的研究难点。本文作者通过分析 ChatGPT 在 35 天内对一组固定 prompt 的回答，探索了 7 组指标来评估 LLM 的行为变化。具体的指标及其意义如下：ROUGE：评估大
原创
精选
2023-12-29 10:22:08
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文章目录0、基础概念0.1 虚拟机 Virtual Machine0.2 容器0.3 虚拟机、容器的区别与联系一、Docker安装1.1 在Ubuntu系统下安装可能遇到的错误报错提示1：1.2 在Centos系统下安装1.2.1 Docker 加速器可以使安装Docker的镜像的速度更快二、Docker 卸载三、Docker配置3.1 创建容器四、Docker内容的具体解析4.1、镜像4.1.
研究者评估了 6 个 LLM：davinci、OPT-1.3B、text-davinci-003、flan-t5-xxl、gpt-3.5-turbo（ChatGPT）和 GPT-4。为此，文章选择 text-davinci-003 作
1:困惑度：
我们通常用困惑度（perplexity）来代替交叉熵 衡量语言模型的好坏。同样，语言模型设计的任务就是寻找困惑度最小的模型，使其最接 近真实语言的情况。在自然语言处理中，我们所说的语言模型的困惑度 通常是指语言模型对于测试数据的困惑度。一般情况下将所有数据分成 两部分，一部分作为训练数据，用于估计模型的参数；另一部分作为测 试数据，用于评估语言模型的质量。
在进行模型应用时，关注的指标有很大的区别，根据关注的指标做机器的缩扩容，和模型压缩量化。那么，模型的指标，batch 大小有关；
C-Eval是由清华大学、上海交通大学和爱丁堡大学合作构建的面向中文语言模型的综合性考试评测集。它包含了13948个多项选择题，涵盖了52个不同的学科和四个难度级别，是全球最具影响力的中文评测集之一。C-Eval的题目难度和学科覆盖范围都非常广泛，能够全面评估中文大模型在不同领域和不同难度任务上的性能表现。C-Eval数据集的应用场景非常广泛，可以用于训练、测试和评估各种中文大模型，如对话生成、机
原创
2024-01-16 10:44:16
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简介语言模型：简单地说，语言模型就是用来计算一个句子的概率的模型，也就是判断一句话是否合理的概率。应用：机器翻译，问答系统，语音识别，分词，输入法，搜索引擎的自动补全等也都应用到了语言模型。语言模型建立对于一个由T个词按顺序构成的句子： p(s)实际上求解的是字符串的联合概率，利用贝叶斯公式，链式分解如下： 从上面可以看到，一个统计语言模型可以表示成，给定前面的的词，求后面
模型优化评估, 扩充基, 过拟合, 模型的Bias, Variance
原创
2022-08-22 12:22:57
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在本文中，我们将继续进行机器学习讨论，并将重点放在与数据过度拟合相关的问题上，以及控制模型的复杂性，模型评估和错误引入，模型验证和调整以及提高模型性能。 过度拟合过度拟合是预测分析和机器学习中最大的担忧之一。过度拟合是指选择适合训练数据的模型拟合得太好，并且实际上捕获了所有噪声，离群值等的情况。这样的结果是，该模型将很
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2023-10-18 23:15:06
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有 3 种不同的 API 用于评估模型预测的质量:Estimator score method（估计器得分的方法）: Estimators（估计器）有一个 score（得分） 方法，为其解决的问题提
原创
2022-11-02 09:42:46
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