Savol-javob vazifasi uchun nazoratsiz modelni qanday baholash mumkin?

Savolnoma javob berish vazifasi uchun nazorat qilinmagan modellarni baholash murakkab vazifa bo‘lib, chunki aniq to‘g‘ri javoblar uchun belgilashlar mavjud emas. Mumkin bo‘lgan yondashuvlar:

• Klasterlash va semantik o‘xshashlik:

  • Savollar va javoblar uchun embeddinglardan foydalanish (masalan, BERT modellari bilan).
  • Javoblarning savollarga ma’nosiga yaqinligini baholash.

• Koherensiya va bog‘liqlik metriklari:

  • Javoblarning savollar bilan mantiqan bog‘liqligini tekshirish.
  • Javoblarning ishonchliligini baholash uchun til modellari ishlatilishi mumkin.

• Tashqi bilimlar yoki qoidalar qo‘llash:

  • Javoblarning faktual to‘g‘riligini bilim bazalari yordamida tekshirish.

• Inson-in-the-loop:

  • Mutaxassislar tomonidan qisman baholash va namunalar yaratish.

• Avtomatik proxy metriklar:

  • Modelning javoblardagi perplexity (qiyinchilik).
  • Javoblarning taqsimotini kutgan bilan solishtirish.

Umuman olganda, nazorat qilinmagan o‘rganishda, ko‘pincha, bilvosita sifat metriklari va semantik o‘lchovlar qo‘llanadi, shuningdek, qisman belgilash yoki mutaxassis baholari bilan kombinatsiya qilinadi.