Logbii 深入研究大语言模型 (LLM) 评估方法

Logbii 的内部研究小组分享了关于评估大语言模型 (LLM) 和检索增强生成 (RAG) 系统性能的宝贵见解。 全栈 AI 工程师 Matsuda 的演示文稿为将 LLM 集成到其产品中的人提供了实用指南，并为评估提供了关键框架。

• •该研究小组侧重于评估 LLM 和 RAG 的实用方法。
• •全栈 AI 工程师 Matsuda 介绍了评估方法。
• •该研究强调了理解 LLM 评估过程的重要性。