Az LLM-k holisztikus értékelése felé: Az emberi visszajelzés integrálása a hagyományos mutatókkal

Abstract absztrakt A cikk a nagy nyelvi modellek (LLM) átfogóbb értékelési módszerét támogatja a hagyományos automatizált mutatók (BLEU, ROUGE és Perplexity) és a strukturált emberi visszajelzések kombinálásával. kiemeli a szabványos értékelési technikák korlátait, miközben hangsúlyozza az emberi értékelések kritikus szerepét a kontextus relevancia, pontosság és etikai alkalmasság meghatározásában. Részletes módszertanok, gyakorlati megvalósítási példák és valós esettanulmányok révén a cikk bemutatja, hogy egy holisztikus értékelési stratégia növelheti az LLM megbízhatóságát, jobban összehangolja a modell teljesítményét a felhasználói elvárásokkal, és támogatja a felelős AI fejlesztését. 1 Introduction 1 Bevezetés A mesterséges intelligencia alkalmazási tartománya alapvető átalakuláson ment keresztül a nagy nyelvi modellek (LLM-ek) miatt, beleértve a GPT-4, a Claude, a Gemini és más modelleket. Ezeknek a modelleknek a széles körű használata átfogó értékelési módszereken keresztül teljes körű értékelést igényel. Ezeknek a modelleknek az értékelése elsősorban az automatizált mutatókra támaszkodik, amelyek magukban foglalják a BLEU-t, a ROUGE-t, a METEOR-t és a zavarosságot. A kutatási eredmények azt mutatják, hogy az automatizált értékelési mutatók nem tudják pontosan megjósolni a felhasználók elégedettségét és a modell hatékonyságát. A teljes értékelési kerethez az emberi visszajel 2 Limitations of Traditional Metrics 2 A hagyományos metrikák korlátozása A hagyományos mutatók a korábbi NLP-rendszerek szabványosított referenciaértékeként szolgáltak, de nem mérik a modern LLM-eket meghatározó szemantikai mélységet, kontextusbeli relevanciát és kreatív képességeket. BLEU (Bilingual Evaluation Understudy) ( Papineni, Roukos, Ward, & Zhu, 2002) BLEU ROUGE (Recall-Oriented Understudy for Gisting Evaluation) (Lin) ROUGE (Remember-Oriented Understudy for Gisting Evaluation) METEOR (Metric for Evaluation of Translation with Explicit Ordering) (Metrika a fordítás értékeléséhez explicit rendeléssel) félreértés Kék Az értékelési mutatók hasznos információkat nyújtanak, de számos hátránya van: A kontextus megértésének hiánya: A BLEU és hasonló mutatók mérik a token hasonlóságát, de nem értékelik a generált szöveg kontextusbeli jelentését. Rossz összefüggés az emberi ítélettel: A magas automatizált pontszámok nem feltétlenül vezetnek magas felhasználói elégedettséghez az emberi ítélkezés szerint. Érzékenység az árnyalatokra és a kreativitásra: Ezek az értékelési mutatók nem érzékelik az árnyalatokat vagy a kreatív kimeneteket, amelyek továbbra is nélkülözhetetlenek a gyakorlati alkalmazásokhoz. Az LLM értékelési mutatóit – a BLUE, a ROUGE, a zavarosságot és a pontosságot – speciális NLP feladatokra fejlesztették ki, de nem felelnek meg a kortárs nyelvi modellek követelményeinek. Az IBM BLEU pontszámok gyenge kapcsolatot mutatnak az emberi értékeléssel (0,3-0.4 kreatív feladatok esetében), és a ROUGE korreláció a feladat összetettségétől függően 0,4-0,6 között változik. , (Dzsudzsák, 2023 ) , (Madár, 2023 ) Klementbm NLP modell értékelése NLP modellek értékelése A metrikus függése a szókincs méretétől és a kontextus hosszától megbízhatatlan modellközi összehasonlításokat hoz létre, és a token-előrejelzés valószínűségére összpontosítva nem méri a generált tartalom minőségét (IBM, 2024). Tanulmányok azt mutatják, hogy az alacsonyabb zavarossági pontszámú modellek nem automatikusan generálnak hasznosabb vagy pontosabb vagy biztonságos kimeneteket, ami megmagyarázza az optimalizálási célok és a valós hasznosság közötti szakadékot (Devansh, 2024). Az IBM közepes A hagyományos értékelési módszerek a tökéletes aranyszabványoktól és az egy helyes válaszoktól függenek, de nem veszik figyelembe a nyelvi generációs feladatok szubjektív jellegét (Devansh, 2024). BERTScore és BLEURT, bár neurális beágyazásokat használnak a szemantikus jelentés rögzítésére, még mindig nehézségeik vannak az antonímákkal, a negációkkal és a kontextusos finomságokkal (Oefelein, 2023) A tanulmány azt mutatja, hogy a fejlett automatizált mutatók nem képesek teljesen mérni az emberi nyelv bonyolultságát.A neurális mutatók közelmúltbeli fejlődése megpróbálta megoldani ezeket a problémákat (Bansal, 2025). (Közép-Európai Egyesült Államok 2024) Az xCOMET legmodernebb teljesítményt ér el több értékelési típuson keresztül finom hibakeresési képességeivel. Az xCOMET-lite tömörített változata 92,1%-os minőséget biztosít, miközben az eredeti paraméterek csak 2,6%-át használja. Larionov, Seleznyov, Viskov, Pancsenko és Eger, 2024 . közepes SaturnCloud elemzők közepes A sajtó Az ACL antológiája 2.1 Example Limitation: A várható válasz a kérdésre "Leírja az AI" kell lennie: „Az emberi intelligencia folyamatainak szimulációja a gépeken keresztül határozza meg az AI-t.” Az LLM innovatív választ ad a kérdésre: „A mesterséges intelligencia hatalma átalakítja a gépeket olyan gondolkodó entitásokká, amelyek hasonló módon tanulnak és alkalmazkodnak az emberhez.” A hagyományos értékelési módszerek alacsonyabb pontszámot adnának ennek a válasznak, bár nagyobb gyakorlati értéket képvisel. 3 The Importance of Human Feedback 3. Az emberi visszajelzés fontossága Az emberi visszajelzés összekapcsolódik az automatizált értékelési hiányosságokkal azáltal, hogy közvetlenül értékeli a generált kimenetek hasznosságát és egyértelműségét, valamint a kreativitást, valamint a tényszerű helyességet és biztonságot. Kontextuális megértés: Az emberek értékelik, hogy a válaszok logikus értelmet adnak-e egy adott kontextusban. Gyakorlati jelentőség: közvetlenül értékeli a felhasználók elégedettségét. Ethical Alignment: Értékelje az etikai következményeket, előítéleteket és a generált kimenetek megfelelőségét. Az emberi visszajelzés-értékeléshez minőségi értékelési kritériumok alapján kell eredményeket értékelni. Metric Description Accuracy Is the provided information correct? Relevance Does the output align with user intent? Clarity Is the information communicated clearly? Safety & Ethics Does it avoid biased or inappropriate responses? Pontosság A megadott információk helyesek? Releváns A kiadás összhangban van a felhasználói szándékkal? tisztaság Egyértelműen közölték az információkat? Biztonság és etika Megakadályozza az elfogult vagy nem megfelelő válaszokat? 4 Integrating Human Feedback with Traditional Metrics 4 Az emberi visszajelzés integrálása a hagyományos mutatókkal Az automatizált értékelés és az emberi visszajelzés kombinációja a közelmúltban végzett kutatásokban 85-90% -os preferenciamegfelelést mutat, míg a hagyományos mutatók önmagukban csak 40-60% -ot érnek el (Pathak, 2024) , amely átalakítja az AI teljesítményértékelés jelenlegi módszereit. Az új megközelítés bemutatja, hogy az LLM-eknek milyen értékelési keretekre van szükségük, amelyek értékelik a pontosságot a koherencia és a biztonság, valamint a méltányosság és az emberi értékek összehangolása mellett. Az LLM kompozitok hatékony értékelése automatikus technikák és szubjektív megjegyzések kombinációját igényli. vörös kalap Az automatizált értékelésről az ember-integrált megközelítésekre való áttérés túlmutat a módszertani fejlesztésen, mivel foglalkozik a mesterséges intelligencia teljesítményének jelenlegi megértésének alapvető kérdéseivel.Az emberi visszacsatolásból (RLHF) származó megerősítő tanulás és az alkotmányos mesterséges intelligencia és preferencia tanulás keretei új értékelési módszereket képviselnek, amelyek az emberi értékekre és a valós alkalmazhatóságra összpontosítanak a szűk teljesítménymérők helyett (Dupont, 2025). , (Atashbar és 2024) , (Huyen , 2023 ) . címkézés IMF könyvtár RLHF Az RLHF kiemelkedő hatékonyságot ér el az 1.3B paraméteres modellek emberi visszajelzéssel történő képzésével, amely meghaladja a 175B paraméteres kiindulási modelleket, miközben optimalizálja az egyensúlyt a 100x paraméteres hatékonyság elérése érdekében (Lambert, Castricato, Werra, & Havrilla, 2022) A rendszer három egymást követő szakaszon keresztül működik, amelyek magukban foglalják a felügyelt finomhangolást, majd az emberi preferenciákból származó jutalommodell-képzést és a megerősítő tanulási optimalizálást a proximal policy optimization (PPO) révén (Dupont, 2025). , (Huyen , 2023 ) . Átölelő arc címkézés RLHF A módszertan hatékonyan működik, mert észleli a finom emberi preferenciákat, amelyeket a standard mutatók nem észlelnek. Az emberi értékelés azt mutatja, hogy az RLHF-alignált modellek 85% + preferenciamutatókat kapnak a kiindulási modellek felett, miközben jelentős javulást mutatnak a hasznosságban és a ártalmatlanságban és az őszinteségben. A jutalommodell képzési folyamata 10K-100K emberi preferencia párokat alkalmaz a skálázható preferenciamutatók kifejlesztésére, amelyek irányítják a modell viselkedését anélkül, hogy minden kimenetet emberi értékelésre lenne szükség (Lambert, Castricato, Werra, & Havrilla, 2022) . Átölelő arc Az emberi-in-the-loop (HITL) rendszerek bevezetése dinamikus értékelési keretrendszereket hoz létre az emberi ítélkezésen keresztül, amely automatizált folyamatokat irányít. Ezek a rendszerek 15-25% -os javulást értek el a feladat-specifikus teljesítményben, miközben 95% -kal csökkentik a biztonsági kockázatokat, intelligens feladati útválasztáson keresztül működnek, amely fokozza a bizonytalan vagy potenciálisan káros kimeneteket az emberi értékelők számára. A módszer bizonyítja legjobb eredményeit a jogi felülvizsgálat és az orvosi diagnózis szakosodott területein, mivel az AI elővizsgálata, majd a szakértői érvényesítés hatékony és szigorú értékelési csatornákat eredményez. (Greyling, 2023) , (SuperAnnotate , 2025 ) , (Olivera és 2024) közepes Szuperjelölés közepes ) 4.1 Practical Implementation (With Code Example Az emberi visszajelzések automatizált méterekkel való integrálásának alapvető keretrendszere a Python-kódon keresztül valósítható meg. Step 1: Automated Metrics Calculation. from nltk.translate.bleu_score import sentence_bleu from rouge import Rouge reference = "AI simulates human intelligence in machines." candidate = "AI brings intelligence to machines, allowing them to act like humans." #Calculate BLEU Score bleu_score = sentence_bleu([reference.split()], candidate.split()) #Calculate ROUGE Score rouge = Rouge() rouge_scores = rouge.get_scores(candidate, reference) print("BLEU Score:", bleu_score) print("ROUGE Scores:", rouge_scores) Output for above 1.1896e-231 (≈ 0) BLEU Score: Rouge Score : [ { "rouge-1": { "r": 0.3333333333333333, "p": 0.2, "f": 0.24999999531250006 }, "rouge-2": { "r": 0.0, "p": 0.0, "f": 0.0 }, "rouge-l": { "r": 0.3333333333333333, "p": 0.2, "f": 0.24999999531250006 } } ] Ezek az eredmények kiemelik: A BLEU törékenysége: majdnem nulla, mivel nincs 4 gramm, ami azt jelenti, hogy minden dimenzióban nagyon szegény. A ROUGE-1 és a ROUGE-L rögzíti az alapvető átfedéseket (unigrammok / LCS), de a ROUGE-2 nulla, mivel nincsenek egybeeső bigramok. Step 2: Integrating Human Feedback Tegyük fel, hogy az emberi értékelők ugyanazt a jelölt kimenetet kapják: #Human Feedback (Collected from Survey or Annotation) human_feedback = { 'accuracy': 0.9, 'relevance': 0.95, 'clarity': 0.9, 'safety': 1.0 } #Aggregate human score (weighted average) def aggregate_human_score(feedback): weights = {'accuracy':0.3, 'relevance':0.3, 'clarity':0.2, 'safety':0.2} score = sum(feedback[k]*weights[k] for k in feedback) return score human_score = aggregate_human_score(human_feedback) print("Aggregated Human Score:", human_score) Out for above Összesen: 935 Aggregated Human Score Az összesített emberi pontszám jelzi, hogy az LLM kimenete rendkívül magas minősítéseket kap a valódi emberektől, ami meghaladja a tipikus "jó" küszöböt, és alkalmas a legtöbb gyakorlati alkalmazásra vagy kiadványra, csak kisebb kiigazításokkal a közel tökéletes kiegyenlítéshez. 0.935 Step 3: Holistic Aggregation Az automatizált és az emberi pontszámok kombinációja: #Holistic Score Calculation def holistic_score(bleu, rouge, human): automated_avg = (bleu + rouge['rouge-l']['f']) / 2 holistic = 0.6 * human + 0.4 * automated_avg return holistic holistic_evaluation = holistic_score(bleu_score, rouge_scores[0], human_score) print("Holistic LLM Score:", holistic_evaluation) Output for above 0.6109999990625 Holistic LLM Score: Ez tükrözi a súlyos keveréket: Holistic LLM Score of 0.6109999990625 Automatizált Metrika (BLEU & ROUGE-L átlag) 40 tömegszázalék Összesített humán pontszám – 60% súly A ~ 0,611-es pontszám magyarázatot és útmutatást igényel, hogyan kell eljárni. 4.1.1. How the Score Was Computed Az emberi pontszám (0,935) súlya 60% volt, ami azt jelenti, hogy 0,561 pontot adott a végső pontszámhoz. Az automatizált átlagos pontszámot a BLEU ≈ 0 és a ROUGE L F1 ≈ 0,2478 átlagának figyelembevételével számították ki, ami 0,1239-nek felel meg, és ennek a pontszámnak a súlya 40% volt, ami azt jelenti, hogy a végső pontszámhoz hozzájárult 0,046. A teljes pontszám megközelítőleg 0.6109999 volt, amikor 0,6106-ra kerekítették. 4.1.2. Interpreting 0.611 on a 0–1 Scale A teljesítményszint akkor minősül „rossznak”, ha a pontszám 0,5 alá esik. A modell magas emberi minősítéseket kap, de a merev lexikai mutatók a tartomány alacsony végén értékelik, amikor a pontszám 0,5 és 0,7 között esik. A legtöbb alkalmazás a 0,8 feletti pontszámot „erősen elfogadhatónak” tekinti. A mérsékelt tartományba kerül. The score of 0.611 Az eredményt az emberi értékelők nagy elismerést kapták a pontosság és a relevancia, valamint az egyértelműség és a biztonság tekintetében. Az automatizált mutatók erősen büntették a kimenetet, mert alacsony volt a pontos n-gramm átfedés. 4.1.3. Why the Hybrid Score Is Lower Than the Human Score Az automatizált komponens 0 pontszámot kap, mivel a BLEU nem rendelkezik 4 gramm átfedéssel. A ROUGE-L F1 pontszám 0,2478 szintén meglehetősen alacsony ugyanezen okból. A 0,935-es emberi minősítés nem akadályozza meg, hogy az automatizált 40%-os szelet a teljes pontszámot körülbelül 0,61-re csökkentse. 4.1.4. Practical Takeaways Trust the Human Rating First The human score indicates the content quality within its specific context. Your current focus on user satisfaction indicates you are already meeting your goals. Decide Your Threshold Your automated metrics require improvement even though your production readiness threshold . is ≥ 0.7 Your automated tasks are ready for deployment when their scores reach or higher regardless of their nature. 0.6 Improve Automated Scores Reuse more of the reference phrasing or add synonyms that match it. Lexical overlap: For BLEU, try smoothing functions (e.g., SmoothingFunction.method1) to avoid zero scores. o Semantic metrics: Consider swapping or augmenting BLEU/ROUGE with BERTScore or BLEURT, which better capture meaning. Smoothing: Consider swapping or augmenting BLEU/ROUGE with BERTScore or BLEURT, which better capture meaning. Semantic metrics: Adjust Weighting (if appropriate) You could reduce the automated weight (e.g., 30 % auto / 70 % human) if you trust human feedback more for your use case. 5 Recent research advances holistic evaluation frameworks 5 A legújabb kutatások elősegítik a holisztikus értékelési keretrendszereket A Holistic Evaluation of Language Models (HELM) keretrendszer 96% -os lefedettségi javulást ért el a korábbi értékelésekhez képest, mivel a Stanford kutatók 42 forgatókönyv és 7 kulcsfontosságú mutató között értékeltek több mint 30 kiemelkedő modellt, beleértve a pontosságot, a kalibrálást, a robusztust, a méltányosságot, az elfogultságot, a toxicitást és a hatékonyságot. (Stanford, n.d.) . Stanford The Prometheus evaluation system and its successor Prometheus 2 represent major advancements in open-source evaluation technology. Prometheus 2 demonstrates 0.6-0.7 Pearson correlation with GPT-4 and 72-85% agreement with human judgments which enables both direct assessment and pairwise ranking. The framework offers accessible proprietary evaluation system alternatives with performance standards that match leading commercial solutions (Kim, et al., 2023) , (Lang és társai 2025) A farkas, 2024 . Cornell nyílt felülvizsgálat alárendeltség A G-Eval keretrendszer a gondolatlánc-értelmet alkalmazza a folyamatok formanyomtatási paradigmák révén történő értékelésére a feladatspecifikus mutatókhoz. A keretrendszer jobb emberi kiegyenlítési teljesítményt nyújt, mint a hagyományos mutatók a Confident AI szerint, mivel az átlátható érvelésen alapuló értékelés olyan összetett nyelvi generációs szempontokat tár fel, amelyeket az automatizált mutatók nem érzékelnek. , (IP , 2025 ) A domain-specifikus értékelési módszerek kifejlesztése azt mutatja, hogy a szakértők most már megértik, hogy az általános célú értékelési eszközök nem képesek megfelelően mérni a speciális alkalmazásokat. A FinBen 36 adatkészletet biztosít, amelyek 7 pénzügyi területre terjednek ki, és összegyűjti az egészségügyi ellátásra összpontosító referenciaértékeket, hogy lehetővé tegyék a domain-specifikus képességek pontos értékelését. , (Jain és 2025) . alárendeltség Bízom benne, hogy Cornell közepes Az MMLU-Pro referenciamutató az eredeti MMLU referenciamutatóban található 57% -os hibaarányt szakértői érvényesítésen és a 10-választási kérdések fokozott nehézségein keresztül kezeli. 6 Valós felhasználási esetek: 6.1 ChatGPT Evaluation Az OpenAI a Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF) módszert használja a GPT modellek javítására. Az emberi értékelők értékelik a modellek kimeneteit, és az általuk nyújtott pontszámokat egy jutalommodell képzésére használják. Ezeknek a módszereknek a kombinációja a GPT-3.5-höz képest 40%-os tényleges pontosság-javulást eredményezett, a gyakorlati használhatóság és az emberi elvárásoknak megfelelő modellválaszok, amelyek sokkal jobb felhasználói élményt eredményeznek, mint az automatizált értékelés. . megnyitó 6.2 Microsoft's Azure AI Studio A Microsoft Azure AI Studio közvetlenül integrálja az értékelési eszközöket a felhőinfrastruktúrájába, amely lehetővé teszi a felhasználók számára az alkalmazások offline tesztelését a telepítés előtt, és figyelemmel kíséri őket online a gyártás során.A platform hibrid értékelési módszert használ, amely az automatizált értékelőket párosítja az ember-in-the-loop érvényesítéssel, hogy segítsen a vállalatoknak megőrizni a minőségi szabványokat az alkalmazások méretezése során. . többcélú 6.3 Google's Vertex AI A Google Vertex AI értékelési rendszere bemutatja a multimodális értékelés fejlődését, amely a szöveges, kép- és hangmodalitások teljesítményét értékeli. A hosszú távú összefüggésű értékeléshez használt tű-in-haystack módszertan iparági szabványsá vált, lehetővé téve a modellek azon képességének skálázható értékelését, hogy széleskörű kontextusból információt szerezzenek be és használjanak fel. . többcélú 6.4 Other Case studies A kereskedelmi értékelési környezet jelentősen bővült, olyan platformokkal, mint a Humanloop, a LangSmith és a Braintrust, amelyek end-to-end értékelési megoldásokat kínálnak. Ezek a platformok általában 60-80% -os költségcsökkentést érnek el a testreszabott értékelési fejlesztéshez képest, előre beépített mutatókat, emberi megjegyzések munkafolyamatokat és termelés-ellenőrzési képességeket biztosítanak. , (Labelbox, 2024) Az erős értékelési keretrendszerek gyakorlati hatásait az egészségügyi megvalósításokból származó esettanulmányok demonstrálják.A Mount Sinai tanulmánya a feladatcsoportosítás révén 17-szeres API-költségcsökkentést mutatott, egyidejűleg akár 50 klinikai feladatot is feldolgozva anélkül, hogy elveszítené a pontosságot. . Bizalom címkével közösség A Direct Preference Optimization (DPO) technikai fejlődése kiküszöböli a kifejezett jutalommodell-képzés követelményét. A DPO osztályozási megközelítése az RLHF-t osztályozási feladatgá alakítja át, amely 2-3-szoros képzési gyorsulást eredményez anélkül, hogy a minőségi pontszámokat veszélyeztetné. A DPO rendszer 7,5/10 teljesítményt ér el az MT-Bench-en, míg az RLHF 7,3/10 teljesítményt ér el, és 85% nyerési arányt ér el az AlpacaEval-on, szemben a hagyományos RLHF 82%-ával, miközben a képzési időt 36 óráról 12 órára csökkenti az egyenértékű teljesítményhez (SuperAnnotate, 2024). , (Werra , 2024 ) A farkas, 2024 . Szuperjelölés Hajdúszobor alárendeltség 7 Alternative Approach: 7 Alternatív megoldások: Az Anthropic által kifejlesztett Constitutional AI alternatív megközelítést kínál, amely 80-90% -kal csökkenti az emberi megjegyzések követelményeit, miközben megtartja az összehasonlítható teljesítményt. A keretrendszer az AI visszajelzéseket használja az emberi címkék helyett egy kétfázisú folyamaton keresztül: felügyelt tanulás önkritikával és felülvizsgálattal, majd megerősítő tanulás az AI visszajelzésekből (RLAIF). Ez a megközelítés 90% + csökkenést ér el a káros kimenetekben, miközben 95% + feladatteljesítményt tart fenn, demonstrálva, hogy az AI rendszerek megtanulják az emberi értékekkel való összhangot a strukturált önfejlesztés révén (Anthropic, 2022) . Antropológus 8 Challenges and Future Directions 8 Kihívások és jövőbeli irányok 8.1 Challenges: Skálázhatóság: A nagy mennyiségű emberi visszajelzés összegyűjtésének folyamata költségesnek és időigényesnek bizonyul. Az emberi értékelés költsége óránként 50 és 200 dollár között mozog a szakértői értékelők számára, ami a kiterjedt értékelést számos szervezet számára megfizethetetlenné teszi. A minőségi emberi értékelés folyamata a tartományi szakértelemtől és a következetes képzésektől és a folyamatos kalibrálástól függ, ami növeli az értékelési folyamatok összetettségét és költségeit. A különböző megjegyzések közötti megállapodás széles körű eltérést mutat, mivel a feladat összetettsége befolyásolja a korrelációs együtthatókat, amelyek 0,4 és 0,8 között mozognak (10 Pearls, nd.) 10 Pearls, (Dilm A kutatások azt mutatják, hogy az LLM-k 91% -a tanul a webes adatokból, amelyek a nők alulreprezentáltságát tartalmazzák a szakmai kontextusok 41% -ában, és ezek az előítéletek továbbra is terjednek az értékelési rendszereken keresztül. Az értékelési módszertan előítéleteket hoz létre a sorrend hatásai és hosszúságú preferenciák, valamint a demográfiai feltételezések és kulturális perspektívák révén, amelyek szisztematikus mérséklési stratégiákat igényelnek, hogy sok szervezetnek hiányoznak a szükséges erőforrások a hatékony végrehajtáshoz (Rossi et al., 2024) MITPress, (Barrow et al., 2023) Cornell. A földi igazság hiánya a nyílt végű generációban: A földi igazság hiánya a nyílt végű generációs feladatokhoz "helyességet" tulajdonképpen szubjektív és kontextusfüggővé teszi, értékelési forgatókönyveket hoz létre, ahol több érvényes válasz létezik egyértelmű rangsorolási kritériumok nélkül. Az automatizált és az emberi értékelés integrálásával kapcsolatos kihívások: A szervezeteknek széles körű kalibrálást kell végezniük az automatizált rendszerek humán felülvizsgálatát kiváltó tényezők megfelelő küszöbértékének meghatározásához, míg az automatizált és az emberi értékelés eredményei közötti konfliktusok megoldására létrehozott protokollokra van szükségük. 9 Future Directions: 9 Jövőbeli irányok: Az aktív tanulási módszerek alkalmazása segít csökkenteni az emberi értékelés követelményét. Az emberi visszajelzési adatokon alapuló másodlagos mesterséges intelligencia-modellek használata lehetővé teszi az emberi értékeléseket utánozó minőségi értékelések automatizálását. Az értékelési módszertan jövője a kontextus-érzékeny módszerektől függ, amelyek módosítják az értékelési kritériumokat a feladatkövetelmények és a felhasználói igények és az alkalmazási területek szerint. Az egységes értékelési megközelítések fejlesztése, amelyek felmérhetik a módszerek közötti konzisztenciát és koherenciát, egyre fontosabbá válik, mivel az LLM-k más mesterséges intelligencia-rendszerekkel integrálódnak, hogy hatékonyabb és sokoldalúbb alkalmazásokat hozzanak létre. Az Agentic értékelési keretrendszereinek értékelniük kell mind a válaszminőséget, mind a döntéshozatali folyamatokat, valamint a biztonsági következményeket és a tervezett célokkal való összhangot (Andrenacci, 2025). A valós idejű értékelési rendszereknek mind az alapos értékelési képességeket, mind a hatékony számítási teljesítményt meg kell őrizniük. 10 Conclusion 10 Következtetés Az LLM-ek értékelése az emberi visszajelzés és az automatizált mutatók integrációja révén létrehozza a modell hatékonyságának teljes értékelési módszerét. A hagyományos mutatók és az emberi minőségi ítélkezés kombinációja jobb eredményeket eredményez a valós alkalmazások és az etikai megfelelés és a felhasználói elégedettség szempontjából. A holisztikus értékelési módszerek végrehajtása pontosabb és etikusabb AI-megoldásokat hoz létre, amelyek a jövőbeli fejlődéshez vezetnek. Több értékelési módszertant kell használni a sikeres értékelési keretek között az automatizált hatékonyság és az emberi értékelő ítélkezés közötti egyensúly elérése érdekében. Az átfogó értékelési stratégiákat alkalmazó szervezetek jelentősen javítják a biztonságot, a teljesítményt és a működési hatékonyságot, 11 References 11 Referenciák Kim, S. et al. (2023)- Prometheus: Fine-grained Értékelési Képességhttps://arxiv.org/abs/2310.08491 Rei, R. et al. (2024)- xCOMET-lite: Hatékonyság és Minőség Egyensúlyhttps://aclanthology.org/2024.emnlp-main.1223/ Székesfehérvár (2023)- Székesfehérvárhttps://www.anthropic.com/news/claudes-constitution Kezdőlap Hírek Hírek Hírek HTTPS://www.anthropic.com/research/constitutional-ai-harmlessness-from-ai-feedback Hugging Face (2023)- RLHF Illusztrációhttps://huggingface.co/blog/rlhf Miskolc, C. (2023)- RLHF: Az emberi visszajelzések megerősítése HTTPS://huyenchip.com/2023/05/02/rlhf.html IBM (2024)- LLM Értékelési Útmutatóhttps://www.ibm.com/think/insights/llm-evaluation Microsoft (2024)- Értékelés Metrika Dokumentációhttps://learn.microsoft.com/en-us/ai/playbook/technology-guidance/generative-ai/working-with-llms/evaluation/list-of-eval-metrics Red Hat (2024)- Értékelés LLM Performancehttps://next.redhat.com/2024/05/16/evaluating-the-performance-of-large-language-models/ Székesfehérvár CRFM (2022)- HELM Frameworkhttps://crfm.stanford.edu/helm/ Székesfehérvár, C. R. (2024)- LLM-k használata értékeléshezhttps://cameronrwolfe.substack.com/p/llm-as-a-judge Andrenacci, G. (2025)- 18 AI LLM trendek 2025https://medium.com/data-bistrot/15-artificial-intelligence-llm-trends-in-2024-618a058c9fdf Greyling, C. (2024)- Human-in-the-Loop LLM Agentshttps://cobusgreyling.medium.com/human-in-the-loop-llm-agents-e0a046c1ec26 Mansuy, R. (2024)- Átfogó útmutató NLP Értékelés Metricshttps://medium.com/@raphael.mansuy/evaluating-the-performance-of-natural-language-processing-nlp-models-can-be-challenging-ce6f62c07c35 Székesfehérvár, K. (2024)- Megértés BLEU, ROUGE, METEOR, és BERTScorehttps://medium.com/@kbdhunga/nlp-model-evaluation-understanding-bleu-rouge-meteor-and-bertscore-9bad7db71170 Sojasingarayar, A. (2024)- BERTScore Megmagyarázva 5 percen belülps://medium.com/@abonia/bertscore-explained-in-5-minutes-0b98553bfb71 SuperAnnotate (2024)- LLM Értékelési Keretrendszer Útmutatóhttps://www.superannotate.com/blog/llm-evaluation-guide SuperAnnotate (2024)- Közvetlen preferencia optimalizálás útmutatóhttps://www.superannotate.com/blog/direct-preference-optimization-dpo Confident AI (2024)- Ultimate LLM Értékelési Útmutatóhttps://www.confident-ai.com/blog/llm-evaluation-metrics-everything-you-need-for-llm-evaluation Confident AI (2025)- LLM Tesztelési módszerek és stratégiákhttps://www.confident-ai.com/blog/llm-testing-in-2024-top-methods-and-stratégiák AIMultiple (2025)- Nagy Nyelvi Modellek Értékelése Methodshttps://research.aimultiple.com/large-language-model-evaluation/ Humanloop (2025)- 5 LLM Értékelési Eszközök Tudnod kellhttps://humanloop.com/blog/best-llm-evaluation-tools Datadog (2024)- Építsen LLM Értékelési Keretrendszert Best Practiceshttps://www.datadoghq.com/blog/llm-evaluation-framework-best-practices/ Labelbox (2024)- Native LLM és Multimodális támogatás a hibrid értékeléshezhttps://labelbox.com/blog/labelbox-q1-2024-product-release/ Label Studio (2024)- LLM Értékelések: Technikák, kihívások és legjobb gyakorlatok://labelstud.io/blog/llm-evaluations-techniques-challenges-and-best-practices/ Labelvisor (2024)- Az emberi visszajelzések integrálása az LLM képzésbehttps://www.labelvisor.com/integrating-human-feedback-loops-into-llm-training-data/ MIT Press (2024) - Átláthatóság és méltányosság a nagy nyelvi modellekben felméréshttps://direct.mit.edu/coli/article/50/3/1097/121961 Nemzetközi Valutaalap (IMF) 2024 - A tapasztalatok megerősítése A tapasztalatok megerősítése HTTPS://www.elibrary.imf.org/view/journals/001/2024/114/article-A001-en.xml GeeksforGeeks (2024)- Megértése BLEU és ROUGE pontszám NLP Értékeléshttps://www.geeksforgeeks.org/nlp/understanding-bleu-and-rouge-score-for-nlp-evaluation/ Analízis Vidhya (2025)- BERTScore: A kontextuális mutatók az LLM Értékeléshttps://www.analyticsvidhya.com/blog/2025/04/bertscore-a-contextual-metric-for-llm-evaluation/ Szaturnusz felhő (2024)- Értékelés Machine Fordítás Modelshttps://saturncloud.io/blog/evaluating-machine-translation-models-traditional-and-novel-approaches/ Turing (2025)- Top LLM trendek 2025: Mi a jövője LLMshttps://www.turing.com/resources/top-llm-trends 10Pearls (2024)- A megfelelő LLM megtalálása az Ön vállalkozásáhozhttps://10pearls.com/find-the-right-llm-for-your-business/ DEV Közösség (2025)- Top 5 nyílt forráskódú LLM Értékelési Keretekhttps://dev.to/guybuildingai/-top-5-open-source-llm-evaluation-frameworks-in-2024-98m Olivera, J. (2024)- Biztosítása Pontosság AI-val Human-in-the-Loophttps://medium.com/@j.m.olivera08/ensuring-precision-in-ai-with-human-in-the-loop-7a4d9143296d **OpenAI – „A nyelvi modellek oktatása az utasítások követéséhez emberi visszajelzéssel”**Ez a tanulmány bemutatja az InstructGPT megközelítést, ahol az ember által generált rangsorok az RLHF-n keresztül finomítják a modellt:A nyelvi modellek oktatása az utasítások követéséhez emberi visszajelzéssel (OpenAI, 2022) researchgate.net+7scirp.org+7scirp.org+7qa.time.com+13cdn.openai.com+13youtube.com+13 **Papineni et al. – “BLEU: A Machine Translation Automatic Evaluation Method” (BLEU: A Machine Translation Automatic Evaluation Method, 2002) medium.com+12aclanthology.org+12en.wikipedia.org+12aclanthology.org **Lin, C.Y. – “ROUGE: A Package for Automatic Evaluation of Summaries” \ A 2004 ACL workshop papír bevezetése ROUGE metrikák: ROUGE: A Package for Automatic Evaluation of Summaries (Lin, 2004) microsoft.com+15aclanthology.org+15bibbase.org+15