OpenAI Evals项目中的评估模板详解

OpenAI Evals项目中的评估模板详解

evals Evals is a framework for evaluating LLMs and LLM systems, and an open-source registry of benchmarks. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ev/evals

什么是评估模板

在OpenAI Evals项目中，评估模板是一系列预先设计好的评估框架，它们能够简化新评估任务的开发过程。这些模板覆盖了多种常见的评估场景，开发者可以直接选择合适的模板，而无需从头编写代码。

基础评估模板

基础评估模板适用于模型输出变化不大的场景，比如选择题或简单问答。以下是几种常用的基础模板：

1. 匹配评估(Match)

检查模型输出是否以参考答案中的任何一个开头。适用于需要精确匹配的场景。

2. 包含评估(Includes)

检查模型输出是否包含参考答案中的任何一个。适用于答案可能被包含在更长的文本中的情况。

3. 模糊匹配评估(FuzzyMatch)

检查模型输出与参考答案之间是否存在包含关系。适用于需要更宽松匹配标准的场景。

4. JSON匹配评估(JsonMatch)

专门用于比较JSON格式的输出。它会忽略键的顺序和值外的空白，只比较键和值的实际内容。

如何选择基础模板

选择哪种模板取决于具体的使用场景。建议开发者先观察模型的输出模式，然后根据以下原则选择：

1. 需要完全匹配时使用Match
2. 允许部分匹配时使用Includes
3. 需要更宽松匹配时使用FuzzyMatch
4. 处理JSON数据时使用JsonMatch

模型自评模板

对于开放式问题或输出变化较大的场景，使用模型自评(Model-Based Classify)是更合适的策略。这种模板的核心思想是让模型评估自己的输出。

模型自评的工作原理

1. 获取模型对原始提示的响应
2. 将响应包装在评估提示中
3. 获取模型对评估提示的响应
4. 解析响应得到评估指标

关键参数说明

1. prompt：评估提示，引导模型给出可解析的评估结果
2. input_outputs：输入与输出的映射关系
3. choice_strings：预期的评估选项
4. choice_scores（可选）：为每个选项分配分数
5. eval_type（可选）：评估响应格式类型
   • "cot_classify"：先推理后分类（推荐）
   • "classify_cot"：先分类后推理
   • "classify"：仅分类

实际应用示例

1. 事实一致性评估(fact.yaml) 评估模型回答与参考答案的关系：子集、超集、相等、不一致或近似

2. 封闭式问答评估(closedqa.yaml) 检查回答是否相关、简洁且正确

3. 对比评估(battle.yaml) 比较两个模型输出的优劣

评估模板的选择建议

1. 对于简单、结构化的问题，优先考虑基础评估模板
2. 对于开放性问题或需要复杂评估标准的情况，使用模型自评模板
3. 当现有模板都不适用时，才考虑开发自定义评估逻辑

最佳实践

1. 始终检查模型的原始输出，了解其行为模式
2. 从简单的评估开始，逐步增加复杂性
3. 对于模型自评，确保评估提示能引导模型给出可解析的响应
4. 考虑使用链式推理(cot_classify)来提高评估准确性

通过合理使用这些评估模板，开发者可以快速构建有效的评估流程，而无需深入了解底层实现细节。

evals Evals is a framework for evaluating LLMs and LLM systems, and an open-source registry of benchmarks. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ev/evals