[全英文] EP2: 如何評估大模型產品之準確性 Evaluate Accuracy of LLM-powered Products

本期podcast來自Stella最近新開的Substack Newsletter - Data Science x AI。因為是英文Newsletter，所以這一期的podcast也是全英內容。LLM/GenAI evaluation是很新的一個領域，希望和大家一起討論！

在這一集中，Stella分享了當談到大型語言模型（LLMs）與 AI 驅動產品時，「準確性」究竟意味著什麼。我們會探討為什麼像 BLEU 和 ROUGE 這類傳統指標常常不足以衡量效果，說明 LLM評審（LLM-as-a-judge）的方法是如何運作的，以及為什麼多輪對話特別難以評估。

Stella也會分享一些實用的評分標準、技巧，以及從自己實驗中得到的經驗與教訓。

In this episode, Stella shares what “accuracy” really means when it comes to LLMs and AI-powered products. We explore why traditional metrics like BLEU and ROUGE often fall short, how LLM-as-a-judge methods work, and why multi-turn conversations are especially tricky to evaluate.

Stella also shares practical tips, rubrics, and personal lessons learned from my own experiments.

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