革新LLM输出质量保证：一种新方法

本文深入探讨了评估生成式人工智能输出质量的关键挑战，探索了传统方法（如基准测试和用户体验反馈）的局限性。 它提出了一种评估输出的新方法，侧重于二元（真/假）评估，以获得更可靠和可操作的结果，为更有效的大语言模型 (LLM) 验证铺平了道路。

• •本文强调了使用基准测试和主观用户体验反馈来评估 LLM 输出的局限性。
• •它提倡使用二元（真/假）评估方法，以确保更客观和一致的评估。
• •核心重点是为 LLM 性能创建可靠的工程指标。