LangChain выпустила техническое руководство: подробное объяснение автоматической оценки LLM-as-Judge в LangSmith

robot
Генерация тезисов в процессе
ME News Новости, 20 апреля (UTC+8), сообщество LangChain недавно выпустило техническое руководство, сосредоточенное на использовании LLM-as-Judge для масштабной автоматизированной оценки в платформе LangSmith. Это руководство написано Саймоном Бузьяком, в нем говорится, что результаты оценки, полученные этим методом, достигают 85% согласованности с человеческим суждением. В руководстве также представлен функционал Align Evals, предназначенный для реализации самосовершенствующейся калибровки. В статье есть ссылка на полный текст руководства. (Источник: InFoQ)
Посмотреть Оригинал
На этой странице может содержаться сторонний контент, который предоставляется исключительно в информационных целях (не в качестве заявлений/гарантий) и не должен рассматриваться как поддержка взглядов компании Gate или как финансовый или профессиональный совет. Подробности смотрите в разделе «Отказ от ответственности» .
  • Награда
  • комментарий
  • Репост
  • Поделиться
комментарий
Добавить комментарий
Добавить комментарий
Нет комментариев
  • Закреплено