LalaEval – 港中文联合货拉拉推出面向特定领域的模型评估框架 | AI工具集

LalaEval是什么

LalaEval是香港中文大学和货拉拉数据科学团队共同推出的面向特定领域大语言模型（LLMs）的人类评估框架，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。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采用了单盲测试原理，确保评分的客观性和公正性。已在物流领域成功应用。

LalaEval的主要功能

• 领域范围界定：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。在物流领域，从最底层的子领域（如同城货运）逐步上升到更广泛的子域。
• 能力指标构建：定义评估LLMs性能、效果或适用性的能力维度，包括通用能力和领域能力。通用能力如语义理解、上下文对话、事实准确性等；领域能力则涉及概念和术语理解、行业政策知识等。
• 评测集生成：开发标准化测试并从经过审查的信息源中收集数据，在一致的条件下进行评估。
• 评测标准制定：设计详细的评分方案，为人类评估者提供结构化框架，确保评估的科学性和可靠性。
• 结果统计分析：系统地检查评估过程中的数据，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、低质量QA对二次识别和评分波动原因量化归因。

LalaEval的技术原理

• 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。
• 争议度和评分波动分析：LalaEval通过建立评分争议度、题目争议度和评分波动性三大分析框架，自动检测和纠正人工评分中的主观性错误。
• 结构化评估流程：LalaEval采用端到端的评估流程，涵盖领域范围界定、能力指标构建、评测集生成、评测标准制定以及结果统计分析。
• 动态交互的部署结构：LalaEval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，确保框架在不同领域的可扩展性。

LalaEval的项目地址

LalaEval的应用场景

• 物流领域大模型评估：LalaEval针对同城货运等具体业务场景。通过明确领域范围、构建能力指标、生成评测集和制定评估标准，LalaEval能对大语言模型在物流行业的表现进行科学评估，帮助企业优化物流业务流程。
• 邀约大模型的评测：在司机邀约场景中，LalaEval通过模拟真实对话场景，评估大模型在自动邀约任务中的表现。
• 企业内部大模型的定制与优化：LalaEval为企业提供了一种标准化的评估方法，能根据企业自身的业务需求动态生成评测集，通过自动化分析减少人工主观性。
• 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。