自然语言评估器
自然语言评估器(NLE)是一个旨在评估自然语言处理(NLP)模型(如大型语言模型LLM)生成文本的质量、正确性、连贯性和相关性的系统或方法。与简单的关键词匹配不同,NLE 试图根据预定义的标准或真实性数据来判断输出的语义质量。
在生成式AI快速部署的背景下,自动化质量保证至关重要。NLE 超越了基本的句法检查,用于评估输出的含义。这确保了人工智能系统不仅语法正确,而且还有帮助、准确,并符合用户意图,这对企业采用至关重要。
NLE 通过各种机制运行。有些使用 BLEU、ROUGE 或 METEOR 等自动化指标来比较生成文本与参考答案。更先进的 NLE 采用次级、通常是较小的 AI 模型或人机协作系统,根据事实准确性、语气和流畅性等复杂标准对输出进行评分。该过程涉及定义一个评分标准,然后将评估逻辑应用于模型的响应。
相关概念包括提示工程(为获得最佳输出而设计输入)、基于人类反馈的强化学习(RLHF,使用人类评分来训练模型)和语义搜索(理解查询和响应背后的含义)。