PandaLM评测
PandaLM评测
pandalm 步骤实现了PandaLM，一个通过成对比较进行语言模型评估的可复现自动化框架。
概述
PandaLM（在论文”PandaLM: An Automatic Evaluation Benchmark for LLM Instruction Tuning”中介绍）提供了一种标准化的方式来比较语言模型，使用一个专门为评测任务训练的评判模型。
主要特点
- 专业评判模型：使用专门为大语言模型评测训练的模型
- 成对比较：直接比较两个不同模型的输出
- 可复现结果：旨在提供一致的评测结果
- 详细反馈：提供偏好背后的推理解释
使用场景
在以下情况下使用此步骤：
- 使用透明、可复现的方法比较两个模型
- 获取关于模型偏好的详细推理
- 在多样化任务范围内评估
- 使用开源替代方案而非专有评测模型
实现细节
在内部，此步骤：
- 向两个候选模型呈现相同的提示
- 收集两个模型的响应
- 将提示和两个响应发送给PandaLM评判
- 评判确定哪个响应更好并解释原因
- 汇总多个提示的结果
独特优势
与其他一些评测方法不同，PandaLM：
- 提供完全开源的评测流程
- 专门为评测任务训练
- 为其判断提供详细推理
- 旨在减少评测不一致性