LLMEval3

产品介绍

LLMEval3由前沿AI技术团队研发，专注于大语言模型的全生命周期评测与优化。作为开源框架，其设计理念强调确定性指标与灵活的自定义能力，支持从检索增强生成（RAG）到多模态应用的复杂场景评测。

适用人群

• AI工程师：需验证LLM在垂直领域（如金融、医疗）的可靠性。
• 产品经理：希望量化模型表现以优化用户体验。
• 研究人员：需对比不同模型在复杂任务中的性能差异。

核心功能

1. 多维度评测指标
   • 技术原理：基于检索增强（RAG）的上下文召回率算法，通过LLM提取关键陈述并计算支持比例。
   • 应用场景：验证检索器是否覆盖生成答案所需的全部信息。

2. 确定性决策树（DAG）
   • 技术原理：以LLM驱动的无环图（DAG）构建评测流程，支持条件判断、属性提取和裁决节点。
   • 优势：减少随机性，确保评测结果稳定（如验证Markdown标题顺序是否符合要求）。

3. 多模态评估支持
   • 技术原理：结合图像与文本的联合编码，通过监督微调模型判断跨模态推理能力。
   • 案例：评测LMMs在“看图回答年龄相关问题”任务中的准确率（如GPT-4o达79%）。

4. 自动化测试与CI/CD集成
   • 技术原理：通过CLI工具批量评估数据集，并行处理并生成报告。
   • 典型用例：在持续集成中防止提示偏移或模型退化。

5. 垂直领域专项评测
   • 技术原理：基于任务分类与主题矩阵（如金融领域的16个主题），生成结构化测试集。
   • 数据生成：混合GPT-4自动生成与人工标注，接受率超87%。

工具使用技巧

1. 自定义评测流程：通过DAG节点组合实现条件判断。例如，先验证输出格式，再评估内容质量。
2. 高效批量测试：使用evaluate()函数并行处理千级测试用例，并通过日志分析失败原因。
3. 混合规则与LLM指标：对关键任务（如金融术语准确性）采用规则检查，主观质量依赖GeVal评分。
4. 动态基准测试：引入G-Pass@k指标评估模型稳定性，避免数据泄露影响结果。

访问地址

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