Stanford CS224N: NLP with Deep Learning | Spring 2024 | Lecture 11 - Benchmarking by Yann Dubois
2025-05-16 20:35
该演讲主要讨论了机器学习领域中基准测试和评估的核心作用。主讲人Yann Dubois指出，评估贯穿模型从训练、开发、选择到部署及学术发表的整个生命周期，但不同阶段对评估方法（如速度、成本、可微性、可信度、任务相关性、指标绝对性）有不同侧重。学术基准测试（如MMLU）对推动领域进步至关重要，强调可复现性、标准化及长期有效性，而非指标的短期完美。演讲进一步区分了NLP中的两类评估任务：封闭式任务（如情感分析、文本蕴含），其答案固定，评估方法成熟；以及开放式任务（如文本生成），其答案多样，评估更复杂。
自然语言处理
机器学习
深度学习
基准测试
模型评估
大型语言模型
文本生成
文本分类
评估指标
数据污染
人工评估
LLM评估器
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