产品评估三步骤：标注、对齐与实验

AI 摘要

Eugene Yan 撰文介绍产品评估（product evals）的三个基本步骤：标注小数据集、对齐 LLM 评估器、运行实验与评估框架。他建议使用二元标签（通过/失败或胜/负），并强调收集 50-100 个失败案例的重要性，同时避免使用合成缺陷，推荐使用较小模型生成有机失败样本。他还提出为每个维度单独构建评估器，并处理位置偏差，以确保评估器的一致性和泛化能力。

正文节选

After repeating myself for the $n^\text{th}$ time on how to build product evals, I figured I should write it down. There are three basic steps: (i) labeling a small dataset, (ii) aligning our LLM evaluators, and (iii) running the experiment + evaluation harness with each config change. It begins with sampling some input and output from our LLM requests, and labeling whether the output meets our evaluation criteria (e.g., faithfulness, relevance, etc). Start simple with a spreadsheet that has col

发布时间：2025-11-23 08:00

抓取时间：2026-08-02 00:25

来源机构：Eugene Yan