近年来，大型语言模型（LLMs）在各个领域都展现了强大的能力。为了进一步提升模型的推理能力，研究者们开发了大型推理模型（LRMs），旨在让模型在给出答案之前，先生成详细的思考过程。然而，苹果公司最新发布的一篇研究论文揭示了LRMs可能存在的“思维幻觉”，并对当前评估方法的有效性提出了质疑。这项研究深入探讨了LRMs的局限性、推理过程以及计算能力，为我们理解这些复杂系统的真实能力提供了重要的视角。
在传统软件工程中，确定性是基石。给定相同的输入，函数始终产生相同的输出。这种可预测性使开发人员能够自信地构建复杂的系统。然而，大模型(LLM)的出现引入了一种范式转变。这些模型以概率方式运行，基于学习到的模式而不是显式规则生成输出。这种随机性挑战了传统的开发实践，尤其是在将 LLM 集成到需要精确 意图分类 的系统中时。为了评估 LLM 在这项任务上的能力，本文将深入探讨一项 意图分类 基准测试，
如何利用 Evals 优化你的大语言模型提示词 (LLM Prompts)
在构建成功的大语言模型（LLM）应用中，一个强大的评估系统 (Evals) 至关重要。坦白地说，起初我并没有对评估系统给予足够的重视，只是不断迭代提示词，直到我“感觉”性能很好。但事实证明我错了。评估 (Evals) 才是优化和调试提示词的明智之选！本文将深入探讨 Evals 在 LLM 应用开发中的重要性，并分享一些关于如何利用它来提升你的 LLM Prompts 的经验。 Evals：LLM
在传统的软件工程领域，确定性是基石。给定相同的输入，函数总是产生相同的输出。这种可预测性使得开发者能够充满信心地构建复杂的系统。然而，大语言模型（LLMs）的出现引入了一种范式转变。这些模型以概率模型的方式运行，基于学习到的模式生成输出，而不是明确的规则。这种随机性对传统的开发实践提出了挑战，尤其是在将LLMs集成到需要精确意图分类的系统中时。本文将深入探讨使用大语言模型进行意图分类时面临的挑战，
大语言模型 (LLM) 应用成功的关键在于拥有一个强大的评估 (Evals) 系统。最初，我并没有对评估给予足够的重视，只是不断迭代 Prompt，直到“感觉”效果很好。但事实证明我错了，Evals 才是优化和调试 Prompt 的明智之选！ 评估 (Evals) 的重要性：告别“感觉流”，拥抱科学评估 评估 (Evals) 之于 LLM，等同于测试之于传统软件开发，但二者之间存在显著差异。传统软
大模型技术（LLM）的应用场景日益广泛，如何有效评估其输出质量成为关键。本文将深入探讨 SentrySearch 如何通过 LLM-as-a-Judge 评估体系，结合智能提示（Smart Prompting）和迭代评分（Iterative Scoring），显著提升其生成的威胁情报质量，使其从一个基础的生成器演变为一个能够自我改进的威胁情报平台。我们将着重分析 SentrySearch 的实践经
近年来，大模型（LLM）技术，如ChatGPT、Snowflake Cortext AI、Claude和Gemini，在SQL查询生成方面展现出惊人的能力，使得自然语言查询数据库成为可能。然而，生成的SQL是否真正准确？如何客观评估其准确率？ 本文将深入探讨如何使用黄金标准对比、结果集验证以及可选的LLM作为裁判的语义评估，来评估LLM生成的SQL查询的准确性，并提供一个可立即使用的Python项
随着大型语言模型（LLMs）在各个领域迅速普及，对它们的评测变得至关重要。本文深入探讨了LLM评测的原理、方法、挑战以及伦理考量，并分析了如何利用评测框架来确保LLM的性能、可靠性和安全性，最终构建一个可信赖的AI未来。 1. 领域特定模型评测的必要性 通用LLM侧重于广泛的语言能力，而领域特定模型则通过在特定领域数据集上的针对性训练，在特定行业（如医疗、法律、金融）中表现出色。Bloomberg
在自然语言处理（NLP）领域，尤其是大型语言模型（LLM）的开发和基准测试中，离线评估指标扮演着至关重要的角色。这些指标允许研究人员和从业者在不需要真实用户交互或部署的情况下，衡量模型的性能。本文将深入探讨一种广泛使用的离线评估指标——Perplexity，揭示其定义、应用场景、优势与局限性，帮助读者更深入地理解Perplexity在语言模型评估中的重要性。 Perplexity：定义与核心概念
你是否也有过这样的体验：阅读一篇文章、产品评论，甚至论坛评论时，感觉文字流畅清晰，信息量也很足，但总觉得哪里不对劲？它过于完美，结构过于严谨，虽然有用，却显得冷冰冰，缺少人情味。你可能会怀疑：这真的是人写的吗？这种隐隐约约的直觉，激发了对大模型文本检测的兴趣。我们能否将这种感觉量化？能否用数据证明，AI模型确实拥有独特的“声音”？本文将深入探讨AI生成内容的统计学特征，揭示其独特的“密码”，并提供
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