Evaluar modelos de lenguaje grandes con benchmarks y m茅tricas objetivas
Realizar evaluaciones estructuradas de LLMs para medir rendimiento, seguridad e idoneidad para despliegue antes de que entren en producci贸n.
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 m茅tricas en rendimiento, seguridad y sesgo
Calcular autom谩ticamente puntuaciones de preparaci贸n para despliegue
Documentar comparaciones de modelos con datos hist贸ricos
Funcionalidades
Lo que puede hacer
Funcionalidad principal de Evaluaciones de LLM
5 m茅tricas de seguridad DeepEval
Eval煤a modelos contra Sesgo, Toxicidad, Alucinaci贸n, Fidelidad y Relevancia de respuesta con puntuaci贸n cuantificada.
7 integraciones con proveedores
Eval煤a en OpenAI, Anthropic, Google y 4 proveedores m谩s con puntuaci贸n unificada para una comparaci贸n directa.
Asistente de evaluaci贸n en 4 pasos
Recorre los pasos Seleccionar modelo, Elegir dataset, Configurar LLM juez, Seleccionar m茅tricas en un flujo guiado que hace las evaluaciones completas accesibles a cualquier miembro del equipo.
Panel de resultados de evaluaci贸n
Compara puntuaciones de m茅tricas entre modelos con desgloses visuales de tasas de aprobaci贸n/rechazo por prompt de prueba.
Datasets de prueba integrados
Comienza a evaluar con 11 prompts seleccionados en las categor铆as de Programaci贸n, Matem谩ticas, Razonamiento, Creatividad y Conocimiento.
FAQ
Preguntas frecuentes
Preguntas frecuentes sobre Evaluaciones de LLM
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