G-eval框架已成为人工智能领域中的关键工具，专门用于评估由 自然语言产生（NLG） 系统。随着语言模型变得越来越复杂，对可靠评估指标的需求比以往任何时候都更为重要。通过弥合自动评估和人类评估之间的差距，G-Eval框架旨在提高文本质量评估的精确性和可靠性。
G-Eval框架是什么？
G-eval框架的重点是评估NLG系统产生的文本质量。它的方法集中在实现自动化评估和人类评估之间增强对应关系，最终提高了质量评估过程的可靠性。
自然语言生成概述（NLG）
自然语言产生涉及使用AI将结构化或非结构化数据转换为可读的文本。此功能在各种应用中至关重要，例如聊天机器人，摘要生成和内容创建。但是，NLG系统可以面临局限性，包括生成无关的信息，即幻觉，这可能会严重影响输出质量。
G-eval框架的重要性
通过建立一种评估文本质量的结构化方法，G-eval框架在评估NLG输出方面起着重要作用。这种结构化的方法可确保自动评分与人类判断密切相符，这对于促进对NLG应用程序的信任至关重要。
常见评估指标
评估NLG系统需要各种指标来准确评估质量。一些主要方法包括：
- 统计方法： Bleu，Rouge和Meteor等技术提供了文本质量的基线评估。
- 基于模型的方法： NLI，Bleurt和G-Eval等方法利用模型有效地比较输出。
- 混合方法： Bertscore和MoverScore等综合方法结合了各种指标，以进行全面评估。
G-eval过程的组成部分
了解G-Eval过程涉及几个关键组成部分。
任务简介和标准定义
G-eval的初始阶段需要阐明评估任务，并定义用于评估生成文本的明确标准。重要的标准包括连贯性，相关性和语法，以确保对产出的所有方面进行彻底评估。
使用LLM的输入和评估执行
定义任务后，下一步是将输入文本提供给 大语言模型（LLM） 并准备评估标准。 LLM使用基于任务介绍期间建立的预定义标准的评分机制评估生成的输出。
示例场景：评估摘要
在实践中，评估摘要可以说明如何有效应用G-eval。
评估连贯性
可以使用1到5的量表来评估连贯性，从而测量生成的响应的有组织结构和逻辑流。高度连贯性的输出将以清晰而连贯的方式提出想法。
评估相关性
相关性也从1到5的类似量表进行评估，重点是输出与核心主题和基本要点的一致性。相关的摘要应有效地捕获主要思想，而无需引入无关的内容。
G-eval的高级技术
创新技术增强了G-eval框架，使评估更加可靠。
llm评估的深度检查
Deepnecks提供了一系列全面的评估方面，包括版本比较和对LLM的持续性能监控。此工具可以随着时间的推移对模型性能的细微效果。
思想链（COT）提示
COT在评估过程中促使语言模型中的结构性推理。通过指导模型通过逻辑过程，评估人员可以获得有关生成的输出背后推理的更深入的见解。
评分功能的力学
评分函数是G-eval框架的基本部分。
为了实施它，评估人员使用必要的提示和文本调用LLM。必须解决诸如分数聚类之类的挑战，以确保细微差别的评估并提高准确性。
得分挑战的解决方案
克服评分挑战对于有效评估至关重要。可以使用的策略包括：
- 利用输出令牌概率来创建一个更加加权和精确的评分系统。
- 进行多次评估以获得一致的分数，尤其是在概率不可用的情况下。
通过应用这些策略，评估人员可以在G-Eval框架内提高评分的可靠性和精度，从而确保对NLG输出进行准确，有效的评估。
