OpenAI Evals：打造更优秀的语言模型评估体系
在人工智能快速发展的今天，大型语言模型（LLMs）正在各个领域发挥着越来越重要的作用。然而，如何有效地评估这些模型的性能和能力，一直是AI研究和应用中的一个关键挑战。为了应对这一挑战，OpenAI推出了Evals框架，这是一个开源的评估工具，旨在为LLMs及其衍生系统提供全面而灵活的评估方案。
Evals框架的核心价值
OpenAI Evals的出现，为AI从业者和研究人员提供了一个强大的工具，使他们能够：
- 测试模型在不同维度上的表现
- 创建针对特定用例的自定义评估
- 利用私有数据构建评估，而无需公开敏感信息
- 深入了解不同模型版本对特定应用场景的影响
正如OpenAI总裁Greg Brockman所言，创建高质量的评估是构建LLM应用最具影响力的工作之一。没有有效的评估，很难理解不同模型版本如何影响特定用例。
快速上手Evals
要开始使用Evals，用户需要先设置OpenAI API密钥。设置完成后，可以通过以下方式安装Evals包：
pip install evals
对于那些想要贡献新评估的开发者，建议直接从GitHub克隆仓库并安装依赖：
git clone https://github.com/openai/evals.git
cd evals
pip install -e .
使用-e选项可以确保对评估的修改能够立即生效，无需重新安装。
运行和创建评估
Evals提供了多种模板和方法来运行和创建评估：
- 基本评估：适用于简单的问答任务。
- 模型评分评估：利用模型自身来评估其他模型的输出。
- Completion Function协议：用于更复杂的场景，如提示链或工具使用代理。
详细的运行说明可以在run-evals.md文档中找到，现有的评估模板则在eval-templates.md中有详细介绍。
编写自定义评估
对于想要创建自定义评估的用户，OpenAI提供了详细的指南：
- 阅读
build-eval.md了解构建评估的整个过程。 - 探索
custom-eval.md中实现自定义评估逻辑的示例。 - 学习如何编写自己的完成函数，参考
completion-fns.md。
此外，OpenAI还提供了一份入门指南，帮助用户快速上手编写评估。
社区贡献与开源精神
OpenAI鼓励社区成员贡献有趣的评估。如果你认为自己的评估有价值，可以通过提交拉取请求来分享。OpenAI的工作人员会积极审查这些评估，并将其作为改进未来模型的重要参考。
值得注意的是，目前OpenAI不接受带有自定义代码的评估。但用户仍可以提交带有自定义模型评分YAML文件的模型评分评估。
结语
OpenAI Evals为AI社区提供了一个强大而灵活的评估框架，它不仅有助于提高模型性能的透明度，还促进了整个AI生态系统的健康发展。通过鼓励社区参与和贡献，Evals正在推动大型语言模型评估标准的不断进步。
无论你是AI研究人员、开发者，还是对语言模型评估感兴趣的爱好者，OpenAI Evals都为你提供了一个绝佳的平台，让你能够深入了解和改进LLMs的性能。随着更多创新评估方法的加入，我们有理由相信，未来的语言模型将变得更加强大、可靠和透明。
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