¿Cómo utilizar modelos de lenguaje preentrenados para…

Готовые языковые модели (например, GPT, BERT и их производные) можно использовать для оценки качества ответов, применяя их как оценщики (evaluators) в задачах NLP.

Основные подходы:

Семантическое сравнение — модель вычисляет сходство между сгенерированным ответом и эталонным (референсным) ответом, например, с помощью косинусного сходства эмбеддингов.
Оценка по критериям — модель классифицирует или регрессирует качество ответа по заданным параметрам (релевантность, полнота, грамматичность).
Использование zero-shot или few-shot learning — задавая модели инструкции или примеры, можно получить оценку без дополнительного обучения.

Пример с использованием Hugging Face Transformers и модели для эмбеддингов:

from transformers import AutoTokenizer, AutoModel
import torch
import numpy as np

# Загрузка модели и токенизатора
model_name = 'sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2'
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModel.from_pretrained(model_name)

def embed(text):
    inputs = tokenizer(text, return_tensors='pt', truncation=True, padding=True)
    with torch.no_grad():
        outputs = model(**inputs)
    embeddings = outputs.last_hidden_state.mean(dim=1)
    return embeddings[0].numpy()

# Вычисление косинусного сходства
def cosine_similarity(a, b):
    return np.dot(a, b) / (np.linalg.norm(a) * np.linalg.norm(b))

reference = "Эталонный ответ"
generated = "Сгенерированный ответ"

ref_emb = embed(reference)
gen_emb = embed(generated)

score = cosine_similarity(ref_emb, gen_emb)
print(f'Семантическое сходство: {score:.3f}')

Таким образом, можно автоматизировать оценку качества ответов, используя предобученные языковые модели без необходимости ручного аннотирования большого количества данных.

¿Cómo utilizar modelos de lenguaje preentrenados para evaluar la calidad de las respuestas?