評估大語言模型最廣泛使用和可靠的指標是什麼？
評估大語言模型（LLM）最廣泛使用且可靠的指標是：
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BLEU（雙語評估研究）： BLEU測量產生的文本和參考文本之間的相似度。它計算生成的文本和參考文本之間的 n 元語法精度，其中 n 通常為 1 到 4。
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ROUGE（以回憶為導向的基礎評估）： ROUGE 衡量內容單元（例如，單字）的回想率、短語）在產生的文字和參考文本之間。它計算生成文本和參考文本之間的 n 元語法（通常為 1 到 4）以及最長公共子序列 (LCS) 的召回率。
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METEOR（明確排序翻譯評估指標）： METEOR 是一個結合精確度、回想率和字詞對齊來評估機器翻譯輸出品質的指標。它考慮生成的文本和參考文本之間的精確匹配和釋義匹配。
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NIST（美國國家標準與技術研究院）： NIST 是一種基於BLEU 分數和其他因素（例如如單字標記化、詞性標記和句法分析。
這些指標在NLP 社群中是可靠且完善的。
不同評估指標以不同的方式捕獲法學碩士在各種NLP 任務中的表現：
BLEU：
BLEU 主要用於評估機器翻譯輸出的品質。的相似度，這對於評估翻譯的流暢性和準確性非常重要。這對於評估生成文本的資訊量和連貫性至關重要。質量，包括流暢性、準確性和資訊量。在評估機器翻譯品質方面比BLEU 更全面。 - 評估指標往往基於人的判斷，這可能會導致評估過程中的主觀性和不一致。
缺乏多樣性：- 大多數評估指標集中於一組有限的評估標準，例如流暢性、準確性和資訊量。例如創造力、風格和語氣。發展更全面、更穩健的評估方法的必要性對於能夠更好地捕捉他們的能力和社會影響的法學碩士。
以上是大語言模型評估指標的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！
