撰寫AI評估的3個最佳實踐： 1. 平衡速度和嚴謹性 從十幾個測試用例開始，然後進行迭代。在仍在進行重大提示更改時，不要構建數百個測試用例。識別並修復最大的失敗模式，然後擴展覆蓋範圍。 2. 關注評估標準和手動標籤 你的評估標準和黃金數據集是其他一切的基礎。無法繞過在電子表格中進行這項手動工作的過程 - 關注確保你的人工標籤質量良好。 3. 不要過早擴展LLM評審 在擴展之前，目標是你的LLM評審與人工標註者之間的對齊率達到約80%。定期審核結果 - 不要假設它總是正確的。 明天，我將分享一份關於AI評估的初學者指南，逐步示例，任何人都可以跟隨。 📌 註冊以獲取它到你的收件箱： （附言：這就是我想像中的LLM評審的樣子）