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How to evaluate multi-turn LLM chatbots

confident-ai.com
3 ポイント·投稿者 3d27·2 年前·0 コメント

We wrote a comprehensive guide on LLM security

confident-ai.com
1 ポイント·投稿者 3d27·2 年前·0 コメント

How to generate synthetic data using SOTA data evolution methods

confident-ai.com
1 ポイント·投稿者 3d27·2 年前·0 コメント

How to build your own LLM evaluation framework

confident-ai.com
2 ポイント·投稿者 3d27·2 年前·0 コメント

Overview of All Major LLM Benchmarks

confident-ai.com
1 ポイント·投稿者 3d27·2 年前·0 コメント

I wrote an article about everything I know about LLM metrics

confident-ai.com
2 ポイント·投稿者 3d27·2 年前·1 コメント

Best practices I learnt from helping health tech enterprise test LLMs

confident-ai.com
1 ポイント·投稿者 3d27·2 年前·0 コメント

Am I too needy? From a data science perspective

medium.com
1 ポイント·投稿者 3d27·2 年前·1 コメント

Best Practices for Unit Testing RAG Systems in Prod

confident-ai.com
4 ポイント·投稿者 3d27·2 年前·0 コメント

Tried Apple's Vision Pros, would not recommend it

theverge.com
2 ポイント·投稿者 3d27·2 年前·0 コメント

Everything I know about LLM evaluation metrics

confident-ai.com
7 ポイント·投稿者 3d27·2 年前·0 コメント

Google 2024 Layoffs on a rolling-basis

1 ポイント·投稿者 3d27·2 年前·0 コメント

Meta Going All in on GenAI

datacenterdynamics.com
3 ポイント·投稿者 3d27·2 年前·2 コメント

I used QAG to implement an LLM text summarization evals

confident-ai.com
3 ポイント·投稿者 3d27·3 年前·0 コメント

I found a way to code like Shakespear

shakespearelang.com
1 ポイント·投稿者 3d27·3 年前·1 コメント

I implemented 12+ LLM evaluation metrics so you don't have to

old.reddit.com
4 ポイント·投稿者 3d27·3 年前·1 コメント

AI Makes Commercial Masterpiece [video]

youtube.com
2 ポイント·投稿者 3d27·3 年前·0 コメント

Show HN: I implemented evals metrics for LLMs that runs locally on your machine

github.com
22 ポイント·投稿者 3d27·3 年前·3 コメント

Overcoming the biggest barrier to practical quantum computers

breakingdefense.com
1 ポイント·投稿者 3d27·3 年前·0 コメント

Google's new model is good but the demo's not reproducible in Bard

boingboing.net
1 ポイント·投稿者 3d27·3 年前·0 コメント

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3d27
·2 年前·議論
Checkout this instead: https://github.com/confident-ai/deepeval

Also has native ragas implementation but supports all models.
3d27
·2 年前·議論
This is great. I'm also building an LLM evaluation framework with all these benchmarks integrated in one place so anyone can go benchmark these new models on their local setup in under 10 lines of code. Hope someone finds this useful: https://github.com/confident-ai/deepeval
3d27
·2 年前·議論
(found this interesting post on medium, this is not my original work)
3d27
·2 年前·議論
There's a lot more in the evaluation space, including this one: https://github.com/confident-ai/deepeval
3d27
·2 年前·議論
I'm just imagining Jensen Huang laughing in his sleep right now...
3d27
·3 年前·議論
How did you calculate accuracy and bias?
3d27
·3 年前·議論
The package I built is like a provider for 10+ different evaluation metrics that run both locally on your machine using models from hugging-face but also on the cloud IF you want more functionality.

If you want to evaluate a fine-tuned model, we have integrations with LM Harness and Stanford HELM coming out. If you want to evaluate a RAG application, we have 7+ metrics available for that.

You can also create your custom metrics using our interface!