法学硕士的评估：指标、方法和良好实践

[Habib01]

LLM评估的关键指标
法学硕士的评估需要采用全局方法，使用一系列措施来评估其各个方面的表现。在本次讨论中，我们探讨了法学硕士的关键评估标准，例如准确性和表现、偏见和公平性，以及其他重要指标。

准确性和性能指标
准确衡量表现是了解法学硕士能力的重要一步。本节深入探讨用于评 VK数据 估 的准确性和性能的 主要指标。

困惑
困惑度是评估和衡量法学硕士预测序列中下一个单词的能力的基本指标。我们可以这样计算：

概率：首先，模型计算句子中下一个单词的概率。
逆概率：我们取该概率的相反值。例如，如果一个单词的概率很高（意味着模型认为它很可能），那么它的逆概率就会较低。
归一化：然后，我们对测试集中所有单词（我们正在测试模型的文本）的逆概率进行平均。
Gif 展示了一个语言模型，该模型可以预测给定上下文中下一个单词的概率。

法学硕士预测给定上下文中下一个单词的概率的插图。喷泉
较低的困惑度分数表明模型更准确地预测下一个单词，反映了更好的性能。本质上，它量化了概率分布或预测模型对样本的预测效果。

对于法学硕士来说，较低的困惑度意味着模型对其单词预测更有信心，从而生成更加连贯且适合上下文的文本。

精确
准确性是分类任务中广泛使用的指标，表示模型做出的正确预测的比例。尽管这是一个典型的直观指标，但在开放式构建任务的背景下，它通常可能会产生误导。