港中文与货拉拉合作发布专域模型评价系统LalaEval

LalaEval代表的是什么

LalaEval是由香港中文大学与货拉拉数据科学团队联合开发的一个专为特定行业设计的大语言模型（LLMs）人类评估系统。该系统采用全面的端到端流程，包括确立专业规范、制定标准、构建基准数据库、建立评估准则以及对结果进行分析和解读。其关键创新在于利用争议度量与评分变动分析来自动校正人为偏差，从而产生高质量的问题与答案配对。LalaEval运用了单盲测试的方法以保障评价的客观公正性，并已在物流行业得到有效应用。

LalaEval的核心特性

• 定义领域边界界定某一专业范畴的具体界限，并确保这些界限与机构的战略目标或运营需要相吻合。以物流行业为例，我们可以从较为基础的细分市场（比如城市内的货物运输服务）开始，逐渐扩展至更为广阔的业务领域。
• 建立能力评估标准评定LLMs的效能与适应性时，需考量其广泛技能及特定行业的专长两方面的能力维度。广泛的技能包含但不限于语言含义解析能力、连贯会话技巧以及信息精准度；而针对具体领域的专业技能，则侧重于对领域内专门词汇和概念的理解水平，以及对该行业规则规范的掌握程度。
• 评估数据集创建制定标准的测试流程，并从权威信息渠道搜集资料，在统一环境下实施评价。
• 评估准则的设定制定详尽的评价体系，给予人类评审员一个系统化的参考架构，以保障评定过程的严谨与准确。
• 数据分析汇总在评估过程中，全面审查数据，并利用诸如分数争议程度、问题争议等级及分数变动幅度等分析工具，自动执行评分手动检查、重新辨识低质问答并定量解析导致分数变化的因素。

LalaEval的核心技术机制

• 单一盲测方法解析于评估期间，模型产生的回复经过匿名处理，并以无序的形式提交给不少于三位的人类评审员进行审查。
• 对争议程度与评价变化的分析LalaEval利用三个主要的分析模型——分数争端评估、问题争端评估及分数变动性来自动化识别并修正人为打分中存在的偏见误差。
• 系统性评价程序LalaEval运用了完整的评估流程，包括定义领域边界、建立性能指标体系、创建测试数据集、设定评价准则及进行结果的数据分析。
• 动态互动的配置架构LalaEval的架构设计突出模块化与动态互动的特点，能够依据多样化的应用场景灵活变更评估步骤，保证了该框架在多个领域中的适应性和扩展能力。

LalaEval项目的网址

• arXiv科技文章在学术论文数据库中可以找到这篇文档的链接：https://arxiv.org/abs/2408.13338，该链接提供了对最新研究文章的访问。请注意，直接使用的应是摘要页面而非PDF版本以确保获取最新的修订信息。

LalaEval的使用情境

• 在物流行业中对大型模型的评价分析LalaEval专注于如城市内货物运输之类的特定商业情境。它通过对专业领域的界定、建立性能衡量标准、创建测试数据集以及确立评价准则，能够实现对大型语言模型在物流行业应用效果的系统性评测，助力企业改进其物流操作流程。
• 对大型模型进行评估的邀请于司机邀请的情境里，LalaEval利用仿真实际交流环境的方式，来测试大型模型在自动化邀请作业上的效能。
• 企业在内部对大型模型进行个性化设置和性能提升LalaEval为公司设计了一个标准的评价流程，能够依据公司的具体业务要求自动生成测试数据集，并利用自动化的数据分析来降低人为偏见的影响。
• 跨越不同行业的广泛应用潜力该设计基于模块化与动态互动的理念构建，能够自如地拓展至更多领域。