特定任务大语言模型评估的有效方法与无效方法

本文探讨了针对分类/提取、摘要和翻译等常见任务的大语言模型评估方法。作者指出，现成的评估方法通常与特定应用的性能关联性较弱，缺乏区分度。文章详细介绍了分类任务中的召回率、精确率、ROC-AUC、PR-AUC以及分布分离等指标，并阐述了如何通过自然语言推理（NLI）模型、奖励模型和长度检查来评估摘要任务。此外，文章还讨论了使用chrF、BLEURT、COMET和COMETKiwi等指标评估翻译质量，以及如何衡量版权抄袭和毒性。最后，作者强调了人工评估的重要性，并建议根据风险级别调整评估标准。