LalaEval：香港中文大学和货拉拉团队共同推出的一个LLMs的人工评估框架

LalaEval 是由香港中文大学和货拉拉数据科学团队共同推出的一个面向特定领域大语言模型（LLMs）的人工评估框架。该框架通过一套完整的端到端协议，涵盖领域规范、标准建立、基准数据集创建、评估规则构建以及评估结果的分析和解释。LalaEval 核心特点是通过争议度和评分波动分析，自动纠正人工主观错误，生成高质量的问答对。

LalaEval功能特点：

1、端到端评估流程：

明确特定领域的范围和边界，与组织的目标或业务需求相关。

定义评估 LLMs 性能的能力维度，包括通用能力和领域能力。

开发标准化测试并从经过审查的信息源中收集数据。

设计详细的评分方案，为人类评估者提供结构化框架。

通过评分争议度、题目争议度、评分波动性等分析框架，自动化实现评分结果质检。

2、单盲测试原理：在评估过程中，模型的响应被匿名化并以随机顺序呈现给至少三名人类评估者，确保评分的客观性和公正性。

3、争议度和评分波动分析：自动检测和纠正人工评分中的主观性错误。

4、动态交互的部署结构：强调模块化和动态交互，能根据不同的业务场景灵活调整评估流程。

LalaEval的优点：

1、标准化评估：提供了一套标准化的评估流程，减少人工主观性。

2、高质量数据生成：能够动态生成高质量的问答对，指导领域大模型的构建和迭代优化。

3、客观公正：采用单盲测试原理，确保评分的客观性和公正性。

4、高可扩展性：设计遵循模块化和动态交互原则，能灵活扩展到其他领域。

5、自动化分析：通过争议度和评分波动分析，自动纠正人工主观错误。

LalaEval的缺点：

1、评估成本较高：人工评估过程需要投入一定的人力和时间。

2、领域依赖性：虽然具有一定的扩展性，但主要针对特定领域（如物流）设计，其他领域可能需要额外的适配。

3、数据需求：需要高质量的基准数据集来支持评估，数据收集和整理可能较为复杂。

LalaEval的项目地址：

arXiv 技术论文：https://arxiv.org/pdf/2408.13338

LalaEval应用场景：

1、物流领域大模型评估：针对同城货运等具体业务场景，评估大语言模型在物流行业的表现。

2、邀约大模型的评测：在司机邀约场景中，评估大模型在自动邀约任务中的表现。

3、企业内部大模型的定制与优化：为企业提供标准化的评估方法，根据企业自身的业务需求动态生成评测集。

4、跨领域应用的扩展性：设计遵循模块化和动态交互原则，能灵活扩展到其他领域。

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