一文详解!大模型性能测试全指标、计算方法及优化指南
最近一周,我参与了一些第三方大模型的性能测试。发现对于实时性和稳定性要求较高的应用场景,模型的时延、并发性能、稳定性和生成准确性等指标成为衡量优劣的关键。
最近一周,我参与了一些第三方大模型的性能测试。发现对于实时性和稳定性要求较高的应用场景,模型的时延、并发性能、稳定性和生成准确性等指标成为衡量优劣的关键。
近年来检索增强生成技术的发展使得语言模型能够高效利用外部知识。然而小语言模型在RAG中的使用受限,MiniRAG通过语义感知异构图索引和轻量级拓扑增强检索解决了这个问题。
作为一名对前沿技术充满热情的研究者,我深刻感受到检索增强生成(Retrieval-Augmented
文章介绍了在现有预训练模型基础上进行微调的方法,包括监督式微调、偏好对齐方法(如基于人类反馈的强化学习和直接偏好优化)、单体偏好优化等,强调了其在提升模型实用性和适应特定任务中的优势。
RAG三元组由三个关键指标组成:答案相关性、忠实度和上下文相关性。通过合理调整这些超参数,可以优化每个评估指标,实现更高效和准确的问答系统。使用deepeval库中的评估方法简单易行。