Utvärdering av AI-modell

Vid utvärdering av resultat från stora språkmodeller (LLM) och LLM-utbildning gäller det att gå strukturerat tillväga för att kunna analysera språkgenereringsprocessens mångfasetterade natur. Lionbridges AI-datalösningar inkluderar utvärdering av AI-modeller.

Denna AI-datatjänst förlitar sig på utvärderingskategorier för att heltäckande bedöma språkgenereringens mångfasetterade natur. Kategorierna säkerställer en grundlig granskning av modellresultaten vad gäller kvalitet, tillförlitlighet och användarrelevans. De säkerställer även utvärderingar utöver ytlig korrekthet. Organisationer kan med säkerhet bedöma om en modells resultat uppfyller användarnas förväntningar, överensstämmer med affärsmålen och följer etiska standarder.

• Korrekthet: Mäter om svaret är sakligt korrekt och fritt från fel.

• Flyt: Utvärderar grammatisk korrekthet och naturligt språkflöde.

• Terminologi: Bedömer korrekt användning av domänspecifika termer och jargong.

• Läsbarhet: Mäter hur lätt text är att läsa och förstå av målgruppen.

• Kulturell relevans: Utvärderar om svaret är känsligt för och lämpligt för målgruppens kulturella normer.

• Fullständighet: Kontrollerar om alla delar av frågan är fullständigt besvarade.

• Relevans: Bedömer om svaret håller sig till ämnet och direkt besvarar frågan.

• Konsekvens: Säkerställer att svaret är internt logiskt och motsägelsefritt.

• Hallucination (inverterad): Mäter om modellen genererar falsk information. (Ju färre hallucinationer, desto högre inverterad poäng.)

Läs broschyren för mer information.

Kontakta oss

Vill du utforska hur vi kan hjälpa dig att få ut mesta möjliga avkastning från din AI-modell? Våra databerikningstjänster innehåller anpassade erbjudanden som AI-datamärkning, dataannotering och skapande av anpassade datamängder för att säkerställa att din modell tränas på högkvalitativa, märkta data. Kontakta oss i dag.