开发人员和有兴趣在推出期间访问最新的 OpenAi GPT-4 API 访问权限的人可能有兴趣了解。OpenAI正在优先考虑对为OpenAI Evals提供特殊模型评估的开发人员的API访问。OpenAI 目前正在根据容量以不同的速率处理 8K 和 32K 引擎的请求，因此您可能会在不同时间访问它们。OpenAI还为研究AI或AI对齐问题的社会影响的研究人员提供访问权限，允许研究人员通过其研究人员访问计划申请补贴访问。
评估大型语言模型（LLM）和使用LLM构建的系统的过程至关重要。为了简化这一过程，引入了一种称为Evals的非凡工具。作为一个框架，Evals简化了评估过程，帮助用户轻松评估系统行为的质量。
OpenAI Evals
首先，Evals是评估LLM和LLM系统的框架。它还包括一个开源基准注册表，为用户提供满足其评估需求的全面资源。
Evals 现在支持任何系统的评估，包括提示链或工具使用代理。它通过完成功能协议做到这一点，进一步扩展了其多功能性和适用性。
Evals的主要目标是简化“eval”的构造，同时最大限度地减少用户必须编写的代码量。在这种情况下，“评估”是指用于评估系统行为质量的任务。
设置评估
如果您热衷于开始使用 Evals，您会很高兴知道设置过程很简单。您首先需要按照设置说明进行操作，该说明将指导您完成在系统上启动和运行 Evals 的过程。
要使用Evals，您需要一个OpenAI API密钥。此密钥可以在 OpenAI 平台上生成。获得密钥后，使用环境变量指定它。请注意与运行 evals 时使用 API 相关的任何成本。另外，请注意，所需的最低版本是Python 3.9。OPENAI_API_KEY
使用评估值
设置 Evals 后，您需要学习如何运行现有 eval 并熟悉现有的 eval 模板。这将为您的评估任务奠定坚实的基础。
但是，重要的是要注意，目前，Evals 不接受带有自定义代码的提交。虽然此时要求你不要提交此类评估，但仍可以使用自定义模型分级 YAML 文件提交模型分级评估。
对于那些有兴趣构建自己的 evals 的人，Evals 提供了一个指南来引导您完成整个过程。您还可以看到实现自定义评估逻辑的示例，该示例将使您实际了解如何开发自己的评估1.
如果你想更进一步，你可以编写自己的完成函数。这允许您自定义评估的操作方式，进一步增强对评估过程的控制。
贡献和 Evals 社区
Evals平台鼓励用户贡献。如果你认为你有一个有趣的评估要分享，你可以打开一个拉取请求 （PR），其中包含你的贡献。Evals员工在考虑改进即将推出的模型时会积极审查这些贡献，使您的意见对Evals工具的成长和发展有价值1.
随着技术的不断发展，像Evals这样的工具变得越来越重要。了解如何使用这些工具可以显着提高您评估LLM和LLM系统的能力，最终导致更好，更有效的解决方案。这个过程可能看起来很复杂，但有了正确的指导和资源，任何熟悉技术的人都可以驾驭它。请记住，每一个挑战都提供了成长的机会，而有了Evals，这种成长触手可及。
原创文章，作者：校长，如若转载，请注明出处：https://www.yundongfang.com/Yun235450.html
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