LangChain phát hành hướng dẫn kỹ thuật: Giải thích chi tiết về đánh giá tự động LLM-as-Judge trong LangSmith

robot
Đang tạo bản tóm tắt
Tin ME News, ngày 20 tháng 4 (UTC+8), cộng đồng LangChain gần đây đã phát hành một hướng dẫn kỹ thuật, tập trung vào việc sử dụng LLM-as-Judge để đánh giá tự động quy mô lớn trong nền tảng LangSmith. Hướng dẫn này do Simon Budziak viết, trong đó đề cập rằng, kết quả đánh giá thu được bằng phương pháp này đạt độ nhất quán 85% so với đánh giá của con người. Hướng dẫn cũng giới thiệu chức năng Align Evals, nhằm mục đích thực hiện tự cải thiện việc hiệu chỉnh. Bài viết kèm theo liên kết đọc toàn bộ hướng dẫn. (Nguồn: InFoQ)
Xem bản gốc
Trang này có thể chứa nội dung của bên thứ ba, được cung cấp chỉ nhằm mục đích thông tin (không phải là tuyên bố/bảo đảm) và không được coi là sự chứng thực cho quan điểm của Gate hoặc là lời khuyên về tài chính hoặc chuyên môn. Xem Tuyên bố từ chối trách nhiệm để biết chi tiết.
  • Phần thưởng
  • Bình luận
  • Đăng lại
  • Retweed
Bình luận
Thêm một bình luận
Thêm một bình luận
Không có bình luận
  • Đã ghim