Alpaca评测
Alpaca评测
alpaca_eval 步骤实现了Alpaca Eval，一个通过成对比较评测指令跟随能力的基准。
概述
Alpaca Eval使用成对比较方法评测模型的指令跟随能力。给定相同的指令，两个不同模型的响应会被评估，通常由另一个大语言模型作为评判来确定哪个响应更好地满足了指令。
主要特点
- 成对比较：直接比较两个模型的响应
- 指令跟随重点：测试遵循自然语言指令的能力
- 胜率指标：提供清晰的胜/负统计数据
- LLM作为评判：使用强大的模型评估响应质量
使用场景
在以下情况下使用此步骤：
- 比较两个模型的指令跟随能力
- 获取模型之间的相对排名
- 在多样化的通用指令上进行评估
- 测试与人类偏好的一致性
实现细节
在内部，此步骤：
- 从精选数据集中选择指令
- 获取两个候选模型的响应
- 将两个响应呈现给评判模型
- 记录哪个模型的响应更受青睐
- 计算胜率和其他比较统计数据
技术考虑
Alpaca Eval的质量很大程度上取决于所使用的评判模型。为获得与已发布基准可比的一致结果，建议使用GPT-4作为评判。