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大模型Chatbots评估新视角:结合定性与程序方法的实践经验

编者按: 随着大语言模型(LLM)在Chatbots领域的广泛应用,如何有效评估这些基于LLM的Chatbots的质量变得日益重要,这也是一个极具挑战性的问题。 本文作者认为可以从质性评估(qualitative)和通过程序评估(programmatic)这两个维度对基于LLM的Chatbots进行评估。 作者详细探讨了以下几个方面的内容:(1)质性评估可以通过主观判断和用户打分反馈两种方式进行;(2)通过程序进行评估现市面上存在多种工具,但也存在固有的主观性问题,评价标准和题库质量能够直接影响评估结果;(3)作者基于LegalTechBot项目详细描述了结合上述两种评价方式的具体实践流程。 评估Chatbots仍然面临许多挑战,需要不断探索更科学合理的方法。本文分享了作者的实践、探索历程,能够为Chatbots相关从业人员后续研究提供参考。 作者 | MattAmbrogi 编译|岳扬 🚢🚢🚢欢迎小伙伴们加入AI技术软件及技术交流群,追踪前沿热点,共探技术难题~ 01我为什么关心Chatbots的评估? 目前我正在探索一种能够提升Chatbots性能的可靠方法,并试图改进我开发...

8种超简单的Golang生成随机字符串方式

本文分享自华为云社区《Golang生成随机字符串的八种方式与性能测试》,作者: 张俭。 前言 这是**icza**在StackOverflow上的一篇高赞回答,质量很高,翻译一下,大家一起学习 问题是:go语言中,有没有什么最快最简单的方法,用来生成只包含英文字母的随机字符串 icza给出了8个方案,最简单的方法并不是最快的方法,它们各有优劣,末尾附上性能测试结果: 1. Runes 比较简单的答案,声明一个rune数组,通过随机数选取rune字符,拼接成结果 package approach1 import ( "fmt" "math/rand" "testing" "time" ) var letters = []rune("abcdefghijklmnopqrstuvwxyzABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ") func randStr(n int) string { b := make([]rune, n) for i := range b { b[i] = letters[rand.Intn(len(letters))] ...

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