面向发展部门的人工智能评估框架

快速阅读: 据《Abdul Latif Jameel 扶贫行动实验室》最新报道，AI求助热线模型评估涉及创建理想答案并对比AI生成的回答，按标准评分。通过提示工程或额外训练优化模型，反复测试以找到最佳调整方案。开发人员需验证模型表现稳定性及可重复性，确保提供一致优质服务。这一过程严谨且具挑战性。

通常情况下，它的工作方式是这样的：在一项由人工智能驱动的求助热线模型评估中，评估者首先会针对一组典型的用户提问，创建理想化的问题答案；这些问题的答案通常由专家或典型用户设计。然后，AI模型会针对相同的问题生成自己的回答。这些回答可以与参考答案对比进行评估，或者按照相关性、同理心和完整性等标准打分。如果表现不佳，开发人员可以使用提示工程等方法，也就是为AI编写明确指令，帮助其生成更优质的回复，或者通过对AI进行特定理想示例的额外训练来优化其表现。每个新提示或微调后的模型都可以再次测试，以找出哪种具体调整带来了最令人满意的结果。开发人员可能还想知道，模型的表现是否能随着时间保持稳定，因为生成式AI模型通常不具备确定性，对同样的输入，它们可能会给出不同的输出。此外，大多数商业模型都在持续优化，因此性能的变化是可以预期的。即使AI应用在一次评估中表现出高度准确性，这种准确性有多大的可重复性呢？评估可能会反复进行，以确定哪些调整不仅能带来最高的准确性，还能在每次试验中产生最低的变异性。

这使得整个过程既严谨又充满挑战，但唯有如此，才能确保AI模型真正满足用户需求，并在每一次互动中提供一致且优质的服务。

(以上内容均由Ai生成)