谷歌推出Stax：助力开发者定制化评估大语言模型

快速阅读: 谷歌AI发布Stax工具，帮助开发者有效测试大语言模型，提供“快速比较”和“项目与数据集”功能，支持自定义评估器，提升模型评估的针对性和效率。

谷歌 AI 最近发布了一款名为 Stax 的实验性评估工具,旨在帮助开发者更有效地测试和分析大语言模型(LLMs)。与传统软件测试不同,LLMs 是概率性系统,它们可能会对相同的提示产生不同的响应,这使得评估的一致性和可重复性变得复杂。因此,Stax 为开发者提供了一种结构化的方法,可以根据自定义标准来评估和比较不同的 LLMs。

在进行模型评估时,通常会使用排行榜和通用基准测试,这些方法对于高层次的模型进展跟踪有帮助,但却不能反映特定领域的需求。例如,在开放领域推理任务中表现良好的模型,可能无法处理合规性摘要、法律文本分析或特定企业问题回答等专业用例。Stax 通过允许开发者定义与其用例相关的评估流程,从而解决了这一问题。

Stax 的一个重要功能是 “快速比较”。这个功能使开发者能够并排测试不同模型的多种提示,从而更容易了解提示设计或模型选择对输出结果的影响,减少试错所需的时间。此外,Stax 还提供了 “项目与数据集” 功能,当需要进行更大规模的测试时,开发者可以创建结构化的测试集,并在多个样本中应用一致的评估标准,这样不仅支持了可重复性,也使得在更现实的条件下评估模型变得更加容易。

Stax 的核心概念是 “自动评估器”。开发者可以构建适合其用例的自定义评估器,或者使用预构建的评估器。内置选项涵盖了常见的评估类别,例如流畅性(语法正确性和可读性)、基础性(与参考材料的事实一致性)以及安全性(确保输出避免有害或不当内容)。这种灵活性使得评估能够与实际需求对接,而不是采用单一的通用指标。

此外,Stax 的分析仪表板可以更方便地解释结果,开发者可以查看性能趋势、比较不同评估器的输出,并分析不同模型在同一数据集上的表现。整体上,Stax 为开发者提供了一种从临时测试转向结构化评估的工具,帮助团队在生产环境中更好地理解模型在特定条件下的表现,以及跟踪输出是否符合实际应用所需的标准。

项目:https://stax.withgoogle.com/landing/index.html 划重点: 🌟 Stax 是谷歌 AI 推出的一款实验性工具,旨在帮助开发者根据自定义标准评估大语言模型。

🔍 通过 “快速比较” 和 “项目与数据集” 功能,开发者可以更有效地进行模型测试和评估。

📊 Stax 支持自定义和预构建评估器,帮助开发者获得与实际需求相关的评估结果。

(以上内容均由Ai生成)