来自谷歌的研究人员推出大模型评估工具LLM Comparator，它是一个用于交互式分析大语言模型（LLMs）自动并排评估结果的可视化分析工具。这个工具旨在帮助研究人员和工程师更有效地理解和评估LLMs的性能，特别是在模型更新和调整后，如何与基线模型进行比较。
论文地址：https://arxiv.org/abs/2402.10524
想象一下，你正在为一篇论文打分，但是你不只是简单地给出一个数字或等级，而是希望知道为什么这个论文值得这个分数。这就是论文自动评价系统要解决的问题。这个系统可以帮助我们更深入地理解论文的质量，而不仅仅是一个表面的评分。
主要功能：
LLM Comparator允许用户通过交互式界面，详细检查单个提示及其响应，并提供了一个可视化总结，帮助用户理解模型在何时、为何以及如何表现更好或更差。它支持用户分析模型在不同情况下的表现，以及两个模型响应的定性差异。
主要特点：
- 交互式表格： 用户可以查看每个提示及其对应的两个模型的响应，以及评分和理由摘要。
- 可视化总结： 提供了分数分布、按提示类别的胜率、理由聚类和n-gram分析等功能，帮助用户深入分析评估结果。
- 定制功能： 用户可以定义自定义函数，如正则表达式或JavaScript函数，来分析响应文本的特定特征。
工作原理：
LLM Comparator作为一个基于Web的应用，首先加载包含自动并排评估结果的数据文件，然后调用LLM来总结理由、生成聚类标签和计算嵌入用于聚类分配。服务器处理这些预处理数据，并将其以JSON格式传输给客户端。客户端在浏览器中动态执行所有计算，如过滤、排序和聚类分配。当用户请求重新生成理由聚类时，服务器会调用LLM进行处理。
具体应用场景：
LLM Comparator适用于那些需要频繁评估和比较LLMs性能的团队，例如在Google内部开发基于LLM的产品的团队。它可以帮助工程师和研究人员快速评估新模型是否优于现有模型，以及在哪些方面需要改进。此外，它还可以用于分析模型在特定任务或领域的表现，以及模型生成文本的质量和风格。
0条评论