Суроолорго жооп берүү тапшырмасы үчүн көзөмөлсүз моделди кантип баалоо кылуу керек?

Суроолорго жооп берүү (Question Answering) үчүн көзөмөлсүз моделдердин баалоо кыйын, анткени так жооптор үчүн так белгилер жок. Мүмкүн ыкмалар:

• Кластерлөө жана семантикалык окшоштук:

  • Суроолор жана жооптор үчүн embeddings колдонуу (мисалы, BERT моделдери менен).
  • Жооптордун мааниси боюнча суроолорго канчалык жакын экенин баалоо.

• Коеренттүүлүк жана байланыш метрикалары:

  • Жооптордун логикалык жактан суроолор менен канчалык байланыштуу экенин текшерүү.
  • Тил моделдерин жооптордун ишенимдүүлүгүн баалоо үчүн колдонсо болот.

• Чет тилдик билимдер же эрежелердин колдонулушу:

  • Жооптордун фактологиялык тактыгын билим базалары аркылуу текшерүү.

• Human-in-the-loop:

  • Адистер тарабынан жарым-жартылай баалоо жана үлгүлөрдү түзүү.

• Автоматтык proxy-метрикалар:

  • Моделдин жооптордогу perplexity (кыйынчылык).
  • Жооптордун таралышын күтүлгөн менен салыштыруу.

Жалпысынан, көзөмөлсүз үйрөнүүдө, көбүнчө, кыймылсыз сапат метрикалары жана семантикалык чаралар колдонулат, алар жарым-жартылай белгилөө же эксперт баалоо менен айкалыштырылган.