Evaluar modelos de lenguaje grandes con benchmarks y métricas objetivas
Realizar evaluaciones estructuradas de LLMs para medir rendimiento, seguridad e idoneidad para despliegue antes de que entren en producción.
Beneficios
Por que usar Evaluaciones de LLM?
Beneficios clave para su programa de gobernanza de IA
Evaluar LLMs con evaluaciones de benchmark estructuradas
Rastrear puntuaciones de métricas en rendimiento, seguridad y sesgo
Calcular automáticamente puntuaciones de preparación para despliegue
Documentar comparaciones de modelos con datos históricos
Funcionalidades
Lo que puede hacer
Funcionalidad principal de Evaluaciones de LLM
5 métricas de seguridad DeepEval
Evalúa modelos contra Sesgo, Toxicidad, Alucinación, Fidelidad y Relevancia de respuesta con puntuación cuantificada.
7 integraciones con proveedores
Evalúa en OpenAI, Anthropic, Google y 4 proveedores más con puntuación unificada para una comparación directa.
Asistente de evaluación en 4 pasos
Recorre los pasos Seleccionar modelo, Elegir dataset, Configurar LLM juez, Seleccionar métricas en un flujo guiado que hace las evaluaciones completas accesibles a cualquier miembro del equipo.
Panel de resultados de evaluación
Compara puntuaciones de métricas entre modelos con desgloses visuales de tasas de aprobación/rechazo por prompt de prueba.
Datasets de prueba integrados
Comienza a evaluar con 11 prompts seleccionados en las categorías de Programación, Matemáticas, Razonamiento, Creatividad y Conocimiento.
FAQ
Preguntas frecuentes
Preguntas frecuentes sobre Evaluaciones de LLM
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