【英文长推】浅析三种评估 AI Agent 的方法:有何利弊?
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Chromia 数据与分析主管 superoo7 解析了三种评估 AI Agent 的方法及其优缺点,列举了一些新的评估工具。
文章来源:
https://x.com/jlwhoo7/status/1871922821297066433
文章作者:
superoo7
观点:
superoo7:评估 AI Agent 主要有 3 种方法:1)自动基准测试:AI 单元测试。通用基准(MMLU、ARC、HumanEval)有助于衡量人工智能的性能。优点:快速、一致的反馈;易于跟踪改进情况。缺点:可被「戏弄」;并不总是反映现实世界的使用。 2)人工反馈:OG 方法。优点:真实世界验证;捕捉细微问题;直接用户对齐;更适合主观任务。缺点:昂贵且缓慢;难以扩展;评估者之间不一致;容易受到人为偏见的影响。3)模型作为评判者:将其视为获取专家意见,但通过 LLM 实现自动化。优点:可扩展;标准一致;比人工反馈更快。缺点:继承模型偏见;能偏向某些风格;受模型能力限制。 一些很酷的新工具使评估更容易:Weights & Biases 刚刚发布了 Weave,一个完整的评估工具包,使跟踪和改进 Agent 变得更简单;LangChain 的 LangSmith 是一款用于调试 Agent 的工具;LlamaIndex 为 RAG 带来特定指标。【原文为英文】
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