LalaEval：香港中文大学联合货拉拉推出的特定领域模型评估框架

LalaEval简介

LalaEval是由香港中文大学和货拉拉数据科学团队联合开发的针对特定领域大型语言模型（LLMs）的人类评估框架。该框架旨在通过系统化的方法填补特定领域LLMs标准化人类评估的研究空白。LalaEval包含五个主要部分：领域规范、标准建立、基准数据集创建、评估标准构建以及评估结果的分析和解释。它通过详细定义评估流程，确保评估的一致性、准确性和相关性。在物流领域的应用案例中，LalaEval展示了其在揭示不同LLMs性能差异和指导模型选择与开发方面的强大能力，为特定领域LLMs的评估提供了重要的参考和实践指导。

LalaEval主要功能

1. 领域规范：定义特定领域的范围，通过层次化结构确定子领域的优先级，确保评估过程聚焦于实际业务需求。
2. 标准建立：确定评估LLMs性能的能力维度，包括一般能力（如语义理解、上下文对话、回答完整性和连贯性、事实性、创造力和逻辑推理）和特定领域的专业能力（如物流领域的概念和术语理解、公司信息、法律和政策知识、行业洞察以及特定于公司的知识）。
3. 基准数据集创建：开发标准化的测试和数据集，通过收集原始文本和语料库，设计问题计划，选择问题设计者，并创建QA对，确保在一致的条件下进行评估。
4. 评估标准构建：设计详细的评分方案，为人类评估者提供指导，评分标准为0-3分，衡量正确性、完整性、创造力等，并考虑响应的时效性。
5. 评估结果的分析和解释：系统地分析评估数据，减少个体间和模型间的差异，通过加权聚合详细评分来反映LLMs的整体性能，提供决策支持。

LalaEval技术原理

1. 层次化领域规范：通过层次化方法定义子领域，并根据业务需求确定优先级，确保评估过程聚焦于实际业务需求。
2. 能力维度评估：通过定义一般能力和特定领域专业能力的评估标准，确保LLMs在不同维度上的性能得到全面评估。
3. 标准化数据集创建：通过系统化的方法收集和创建QA对，确保评估数据的一致性和代表性。
4. 详细评分标准：设计详细的评分方案，为人类评估者提供明确的指导，确保评估结果的一致性和准确性。
5. 数据分析与解释：通过系统地分析评估数据，减少个体间和模型间的差异，提供详细的性能报告，指导模型选择和开发。

LalaEval应用场景

1. 物流行业：评估物流领域LLMs在运输、仓储、供应链管理等方面的表现，帮助优化物流业务流程。
2. 金融服务：用于金融领域，如风险评估、投资咨询、客户服务等，确保LLMs提供准确且符合金融法规的建议。
3. 医疗健康：在医疗领域，评估LLMs对疾病诊断、治疗方案、医疗政策等的理解能力，辅助医疗决策。
4. 法律服务：用于法律咨询、合同审查、法规解读等场景，确保LLMs输出符合法律规范且逻辑严谨的内容。
5. 人力资源：在招聘、员工培训、绩效评估等环节，评估LLMs对人力资源管理相关问题的处理能力。
6. 市场营销：用于市场调研、广告创意、客户关系管理等，评估LLMs在创意生成和市场洞察方面的能力。

LalaEval项目入口

• arXiv技术论文：https://arxiv.org/pdf/2408.13338