Eugene Yan·· 2024-09-22AI 评估 · 13/100分数表示内容值得关注的程度,依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性,按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误,评分不代表事实已被核实,也不同于热点榜的讨论热度。
Weights & Biases LLM-Evaluator Hackathon:担任评委见闻
Weights & Biases LLM-Evaluator Hackathon - Hackathon Judge
AI 导读
Weights & Biases 举办 LLM-Evaluator Hackathon,100 多人、15 支团队参赛,项目涵盖从文档构建与验证知识图谱、评估 LLM 的 MBTI 特质与创造力、优化评估提示词、评估多轮对话等。作者受邀担任评委并做开场分享,讨论 LLM 评估器的基线、打分方式、评估指标及评估器与 guardrail 的取舍。冠军团队每人获得一副 Meta Ray-Bans。
来源:Eugene Yan · eugeneyan.com