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爱立信在实际应用中的大型语言模型实践.pdf

上传人: p****n 编号:614157 2025-02-19 12页 847.91KB

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本文主要探讨了如何衡量生成性人工智能(GenAI)系统的质量。研究指出,可以使用量化指标来测量系统的性能,这些指标与ISO质量特性相对应。研究还强调了设定基线的重要性,以便在实施任何适应或改进之前,可以评估大型语言模型(LLM)的输出。文章提出了一个包含识别和获取指标数据的过程,并强调了在具有工业背景的企业数据集上扩展基线以及监控系统性能的重要性。此外,文章描述了衡量GenAI质量的各个方面,包括基础设施、LLM、基准测试、API、技能和质量数据。还提供了一个实际行业用例,即知识库用于新员工入职和产品信息共享,以及与之相关的指标,如响应时间和语义相似性得分。最后,文章强调了从小范围的可衡量用例开始,检查数据可用性,培养AI人才,并持续跟踪质量的重要性。
"如何衡量新兴的生成式人工智能应用质量?" "生成式人工智能在企业中的实际应用案例有哪些?" "如何通过量化指标确保人工智能系统的表现优异?"
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