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Evaluate
Evaluate 提供模型评估、模型比较和数据集测量接口,可加载评估模块、计算指标,并利用指标说明查看输入类型与适用范围。
Evaluate 能做什么
Evaluate 提供模型评估、模型比较和数据集测量接口,可加载评估模块、计算指标,并利用指标说明查看输入类型与适用范围。
- 语言模型与智能体质量评估及回归检查
- AI项目数据制作与质量流程
如何使用 Evaluate
用选定指标比较预测与参考结果
准备输入
- 模型预测结果、对应参考结果及任务所需的指标名称。
- 已在独立 Python 环境安装的 Evaluate。
操作步骤
- 安装 Evaluate,列出可用评估模块并选择适合任务的指标。
- 通过 evaluate.load 加载模块,阅读指标卡确认输入格式、数值范围及限制。
- 向模块的 compute 传入相匹配的预测与参考数据,保存指标结果,并结合样本情况解释分数。
预期交付物
- 所选评估模块返回的指标结果。
不同指标的输入格式、数值范围和限制不同,不能直接把异类指标混为同一评分;对于较新的大语言模型评估方法,官方指向更新且维护更活跃的 LightEval。
开始前需要了解
账号权限、费用与可用功能请以官方入口的当前说明为准。重要结果应先检查,再用于实际工作。
从搜索研究与资料角度评估Evaluate
把搜索研究与资料需要的条件列清楚,再比较工具。阅读本页的产品用途、步骤与限制,再逐项确认下面的问题;这些是选型方法,不表示每款工具都具备同样能力。
来源能否回看
需要能打开的原始页面或文档位置,不能只有一段无出处的摘要。
范围是否与问题一致
核对日期、地区、对象与定义,不把相似术语当成同一事实。
是否保留反例
把冲突资料和未解决问题放进结论,避免只找支持原想法的证据。
选择一个小样任务,先检查结果与交付格式,再决定是否用于更多资料。