简直说到我的心巴坎去了,从我做智能客服开始的时候就不止 N 次,要求团队增加一个专业的医美客服来全程跟!

Hamel Husain 这篇内容真的很好,全是实践经验。

介绍如何帮助模型团队避免被各种指标淹没。

据我观察他说的这些问题国内模型训练团队也都有:

  • 创建大量难以管理的指标
  • 非常随意的评分标准
  • 忽视领域专家意见
  • 指标不能反映对用户或业务需求

重要观点

  • 真正的价值在于数据分析过程, 而不是评判器本身
  • 简单的 Pass/Fail 比复杂评分系统更有效
  • 过程是迭代的, 需要定期重复或在重大变更时执行
  • 不能完全消除人工介入, 但可以减少所需工作量

实施建议

  • 不要跳过数据检查步骤
  • 让专家评审过程尽可能简单从简单开始, 需要时再增加复杂度
  • 保持评判标准的一致性
  • 关注业务目标而非技术指标

常见误区

  • 过早使用复杂评分系统
  • 忽视领域专家意见
  • 过分依赖现成的评估框架
  • 期望完全消除人工介入

原文地址: https://hamel.dev/blog/posts/llm-judge/