AI 模型評估

想要有效地評估大型語言模型 (LLM) 和 LLM 訓練的成效，必須採用結構化的做法，才能準確掌握語言生成多元面貌的本質。Lionbridge 的 AI 資料解決方案，也包含了 AI 模型評估服務。

這個 AI 資料服務會藉由許多評估類別，對語言生成的多元特質進行完善的評估。這些類別除了可以確保徹底地檢閱模型輸出的品質、可靠性和使用者相關性，亦可確保進行真正的深入評估，而不是流於表面地確認正確性。組織將可信心十足地評量模型的輸出是否能滿足其使用者的期望、符合業務目標，以及遵循倫理標準。

• 正確性：評量回應的內容是否符合事實且沒有錯誤。

• 流暢度：評估語言的文法正確與否以及是否自然流暢。

• 術語：評量能否正確地使用領域所屬的術語和專業行話。

• 可讀性：評量目標對象是否能輕易地閱讀和理解文本。

• 文化相關性：評估回應是否能敏感地察覺目標對象的文化規範並做出適切的反應。

• 完整性：檢查問題的所有部分是否都已充分回覆。

• 相關性：評量回應是否有直接回答詢問且沒有離題。

• 一致性：確認回應內容本身符合邏輯，沒有矛盾之處。

• 幻覺 (反向)：測量模型是否會生成錯誤的資訊。(幻覺產生的次數越少，反向分數越高。)

歡迎閱讀這本簡介手冊，了解更多詳情。

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