撰写AI评估的3个最佳实践： 1. 平衡速度和严谨性 从十几个测试用例开始，然后进行迭代。在仍在进行重大提示更改时，不要构建数百个测试用例。识别并修复最大的失败模式，然后扩展覆盖范围。 2. 关注评估标准和手动标签 你的评估标准和黄金数据集是其他一切的基础。无法绕过在电子表格中进行这项手动工作的过程 - 关注确保你的人工标签质量良好。 3. 不要过早扩展LLM评审 在扩展之前，目标是你的LLM评审与人工标注者之间的对齐率达到约80%。定期审核结果 - 不要假设它总是正确的。 明天，我将分享一份关于AI评估的初学者指南，逐步示例，任何人都可以跟随。 📌 注册以获取它到你的收件箱： （附言：这就是我想象中的LLM评审的样子）