AI 模型评估

语言生成需要从多个维度进行衡量，因此，要评估大型语言模型 (LLM) 和 LLM 训练的性能就需要采用系统性的合理方法。Lionbridge 的人工智能 (AI) 数据解决方案包括 AI 模型评估。

这项 AI 数据服务从多个评估角度来全面衡量语言生成的各个方面。从这些角度入手，可以确保对模型输出的质量、可靠性和用户相关性进行全面审查。这些评估绝不浮于表面，而是能够挖出深层次的错漏之处。组织可以自信地评估模型输出的内容是否符合用户的具体期望、业务目标和伦理道德。

• 准确性：评估回复内容是否符合事实，没有错误。

• 流畅度：评估语法是否正确，语言是否流畅。

• 术语：评估能否正确使用该领域的专业术语。

• 可读性：评估产出的文字对于用户来说是否易于阅读理解。

• 文化相关性：评估回复中是否存在敏感内容，是否符合用户的文化习俗。

• 完整性：检查对问题的回答是否全面、到位。

• 相关性：评估是否会答非所问，以及回答是否直截了当。

• 一致性：评估回复的内容是否符合逻辑，不会自相矛盾。

• 幻觉：评估模型是否生成虚假信息。（幻觉越少，评分越高。）

阅读手册，了解详情。

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