កំណត់ការរំពឹងទុក
បម្លែងតម្រូវការផលិតផលទៅជាការត្រួតពិនិត្យជាប់ ឬធ្លាក់ និងទម្ងន់ច្បាស់លាស់។
ជ្រើសរើស test suite កែសម្រួលចម្លើយពីរ និងប្រៀបធៀបវាជាមួយ grader ដែលអាចធ្វើឡើងវិញបាន។ ពិន្ទុនីមួយៗមកពីច្បាប់ដែលអាចមើលឃើញ មិនមែនមតិរបស់ model ផ្សេងទេ។
01 / test-suite
សេចក្តីណែនាំភារកិច្ច
បញ្ជូន JSON ដែលមាន status និង priority។ កុំប្រើភាសាមិនច្បាស់លាស់។
39/3,000
61/3,000
វាយតម្លៃក្នុងគេហទំព័រនេះ។ ចម្លើយមិនត្រូវបានផ្ញើទៅ model ខាងក្រៅ ឬរក្សាទុកទេ។
02 / evaluation-report
ដំណើរការ suite ដើម្បីប្រៀបធៀបអត្រាជាប់ ពិន្ទុតាមទម្ងន់ និងតេស្តដែលបរាជ័យ។
បម្លែងតម្រូវការផលិតផលទៅជាការត្រួតពិនិត្យជាប់ ឬធ្លាក់ និងទម្ងន់ច្បាស់លាស់។
ដំណើរការ grader ដូចគ្នាលើ baseline និងចម្លើយថ្មី។
ពិនិត្យតេស្តដែលបរាជ័យ ជំនួសឱ្យការជឿលើពិន្ទុសរុបតែមួយ។
អត្ថបទបច្ចេកទេសពាក់ព័ន្ធ
ការរចនា LLM Evals ដែលចាប់ Regression ពិតប្រាកដ →