革新LLM/Agent评估：灵活标签的力量

这篇文章介绍了一种评估大语言模型 (LLM) 和智能体 (Agents) 的全新方法。 作者提倡使用多个标签，而不是僵化的类别，从而实现动态分析和轻松的数据探索。 这种创新方法有望简化LLM评估并解锁更深入的见解。

• •本文建议对LLM/Agent评估数据使用多个标签，而不是僵化的类别。
• •这种方法能够实现灵活的分析，并且只需添加更多标签即可添加新的分析轴。
• •数据结构保持不变，使得评估过程易于适应和扩展。