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引发笑声:测试和评估喜剧法学硕士的成功率.pdf

上传人: Fl****zo 编号:718908 2025-06-22 21页 1.67MB

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本文主要讨论了如何评估大型语言模型(LLMs)在喜剧目的上的成功。作者Erin Mikail Staples强调了非确定性不是错误而是特性,并提出了一系列评估AI的指标。关键点如下: 1. 评估指标:提出了传统AI评估指标(如准确性、延迟、安全性)与喜剧场景下的个性化体验指标。 2. 测试难题:由于LLMs设计上的不可预测性,提出了如何测试无法预期重复结果的问题。 3. 评估策略:建议关注与使用案例最相关的关键指标,建立基线,跟踪趋势,组合多个指标,并设定阈值。 文章强调了在迭代系统时监控指标变化的重要性,并提倡为任何行业开发定制化指标。最后鼓励持续探索。
"如何评估AI幽默度?" AI的弱点还是亮点?" 如何衡量成功?"
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