LangChain випустила технічний посібник: детальний огляд автоматичної оцінки LLM-as-Judge у LangSmith

robot
Генерація анотацій у процесі
ME News Новини, 20 квітня (UTC+8), спільнота LangChain нещодавно опублікувала технічний посібник, зосереджений на використанні LLM-as-Judge для масштабної автоматизованої оцінки у платформі LangSmith. Цей посібник написаний Саймоном Бузіаком, у ньому зазначається, що результати оцінки, отримані цим методом, мають 85% відповідності людському судженню. Посібник також описує функцію Align Evals, яка спрямована на досягнення самовдосконалювальної калібровки. Стаття містить посилання на повний текст посібника для ознайомлення. (Джерело: InFoQ)
Переглянути оригінал
Ця сторінка може містити контент третіх осіб, який надається виключно в інформаційних цілях (не в якості запевнень/гарантій) і не повинен розглядатися як схвалення його поглядів компанією Gate, а також як фінансова або професійна консультація. Див. Застереження для отримання детальної інформації.
  • Нагородити
  • Прокоментувати
  • Репост
  • Поділіться
Прокоментувати
Додати коментар
Додати коментар
Немає коментарів
  • Закріплено