ไปยังการประเมิน LLMs ทั้งหมด: การรวมการตอบสนองของมนุษย์กับมาตรฐานแบบดั้งเดิม

Abstract สารสกัดจาก บทความนี้สนับสนุนวิธีการประเมินข้อมูลที่ครอบคลุมมากขึ้นสําหรับโมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLMs) โดยการรวมเมตริกอัตโนมัติแบบดั้งเดิม (BLEU, ROUGE และ Perplexity) กับความคิดเห็นของมนุษย์ที่โครงสร้างขึ้น มันเน้นข้อ จํากัด ของเทคนิคการประเมินมาตรฐานในขณะที่เน้นบทบาทที่สําคัญของการประเมินข้อมูลของมนุษย์ในการกําหนดความเกี่ยวข้องในพื้นฐานความแม่นยําและความเหมาะสมทางจริยธรรม ผ่านวิธีการที่มีรายละเอียดตัวอย่างการใช้งานในทางปฏิบัติและการศึกษากรณีในโลกจริงบทความแสดงให้เห็นว่ากลยุทธ์การประเมินแบบครบวงจรสามารถเพิ่มความน่าเชื่อถือของ LLM ปรับแต่งประสิทธิภาพของรุ่นได้ดีขึ้นกับความคาดหวังของผู้ใช้และสนับสนุนการพัฒนา AI ที่รับผิดชอบ 1 Introduction 1 บทนํา วัตถุประสงค์ของการประยุกต์ใช้อัจฉริยะเทียมผ่านการเปลี่ยนแปลงพื้นฐานเนื่องจากโมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLMs) รวมทั้ง GPT-4, Claude, Gemini และรุ่นอื่น ๆ การใช้งานที่กว้างขวางของโมเดลเหล่านี้ต้องมีการประเมินอย่างเต็มที่ผ่านวิธีการประเมินที่ครอบคลุม การประเมินของโมเดลเหล่านี้ส่วนใหญ่ขึ้นอยู่กับเมตริกอัตโนมัติซึ่งรวมถึง BLEU, ROUGE, METEOR และ Perplexity ผลลัพธ์ของการวิจัยแสดงให้เห็นว่าเมตริกประเมินอัตโนมัติไม่สามารถคาดการณ์ความพึงพอใจของผู้ใช้และประสิทธิภาพของโมเดลได้อย่างแม่นยํา โครงสร้างการประเมินที่สมบูรณ์จะต้องรวมการตอบสนองของมนุษย์กับเมตริกประเมินแบบดั้งเดิม 2 Limitations of Traditional Metrics 2 ข้อ จํากัด ของเมตริกแบบดั้งเดิม เมตรแบบดั้งเดิมทําหน้าที่เป็นมาตรฐานมาตรฐานสําหรับระบบ NLP ก่อนหน้านี้ แต่พวกเขายังไม่ได้วัดความลึกทางคําอธิบายความเหมาะสมทางปฏิบัติและความสามารถในการสร้างสรรค์ที่กําหนด LLMs ปกติ เมตรแบบดั้งเดิมสําหรับการประเมิน LLMs ส่วนใหญ่รวมถึง: BLEU (Bilingual Evaluation Understudy) ( Papineni, Roukos, Ward, & Zhu, 2002) BLEU ROUGE (Recall-Oriented Understudy for Gisting Evaluation) (Lin) ROUGE METEOR (Metric for Evaluation of Translation with Explicit Ordering) ความกังวล สีน้ําเงิน เมตรการประเมินให้ข้อมูลที่มีประโยชน์ แต่พวกเขามีข้อเสียหลายประการ: การขาดความเข้าใจในบริบท: BLEU และเมตริกที่คล้ายคลึงกันวัดความคล้ายคลึงกันของโทเค็น แต่พวกเขายังไม่สามารถประเมินความหมายในบริบทของข้อความที่สร้างขึ้น ความสัมพันธ์ที่ไม่ดีกับการตัดสินของมนุษย์: คะแนนอัตโนมัติสูงไม่จําเป็นต้องนําไปสู่ความพึงพอใจของผู้ใช้สูงตามการตัดสินของมนุษย์ ความไม่ไวต่อความละเอียดและความคิดสร้างสรรค์: เมตรการประเมินเหล่านี้ไม่สามารถตรวจจับผลลัพธ์ที่ละเอียดอ่อนหรือสร้างสรรค์ซึ่งยังคงเป็นสิ่งจําเป็นสําหรับการใช้งานในทางปฏิบัติ การวัดการประเมินของ LLM – BLUE, ROUGE, perplexity, and accuracy – ได้รับการพัฒนาสําหรับงาน NLP ที่เฉพาะเจาะจง แต่ไม่สามารถตอบสนองความต้องการของรุ่นภาษาที่ทันสมัย ผลลัพธ์ของ IBM BLEU แสดงให้เห็นถึงความสัมพันธ์ที่อ่อนแอกับประเมินของมนุษย์ (0.3-0.4 สําหรับงานที่สร้างสรรค์) และความสัมพันธ์ของ ROUGE มีช่วงตั้งแต่ 0.4-0.6 ขึ้นอยู่กับความซับซ้อนของงาน การวัดแสดงให้เห็นถึงความหยาบคายทางสัญลักษณ์เนื่องจากพวกเขาวัดความซับซ้อนของคําบนพื้นผิวแทนที่จะตรวจจับความคล้ายคลึงกันทางสัญลักษณ์และ paraphrases ที่ถูกต้อง (Clement, 2021) , (Dhungana, 2023 ) , (Mansuy, 2023 ) เคล็ดลับ การประเมินรูปแบบ NLP การประเมินรูปแบบ NLP ความขัดแย้งเผชิญกับความท้าทายเดียวกันกับเมตริกอื่น ๆ แม้จะมีแอพพลิเคชันที่พบบ่อย การพึ่งพาของเมตริกเกี่ยวกับขนาดคําศัพท์และความยาวแง่มุมสร้างการเปรียบเทียบแบบ cross-model ที่ไม่น่าเชื่อถือและเน้นความน่าเชื่อถือในการคาดการณ์ token ไม่วัดคุณภาพของเนื้อหาที่สร้างขึ้น (IBM, 2024) การศึกษาแสดงให้เห็นว่าโมเดลที่มีคะแนนการสับสนที่ต่ํากว่าไม่ได้สร้างผลลัพธ์ที่มีประโยชน์หรือแม่นยําหรือปลอดภัยขึ้นโดยอัตโนมัติซึ่งอธิบายความแตกต่างระหว่างเป้าหมายการเพิ่มประสิทธิภาพและประโยชน์ในโลกจริง (Devansh, 2024) IBM โพสต์ ระบบการประเมินมีข้อ จํากัด มากมายซึ่งส่งผลต่อทั้งเมตริกเดี่ยวและข้อคาดการณ์พื้นฐานเกี่ยวกับการประเมิน วิธีการประเมินแบบดั้งเดิมขึ้นอยู่กับมาตรฐานทองที่สมบูรณ์แบบและคําตอบที่ถูกต้องเท่านั้น แต่พวกเขาไม่ได้พิจารณาลักษณะที่เป็นเอกลักษณ์ของงานการสร้างภาษา (Devansh, 2024) BERTScore และ BLEURT แม้ว่าพวกเขาจะใช้การบูรณาการทางประสาทเพื่อจับความหมายทางสัญลักษณ์ แต่ยังคงมีความยากลําบากกับตัวอักษรการปฏิเสธและการซับซ้อนของบรรทัดฐาน (Oefelein, 2023) การศึกษาแสดงให้เห็นว่าเครื่องวัดอัตโนมัติขั้นสูงไม่สามารถวัดความซับซ้อนของภาษามนุษย์ได้อย่างสมบูรณ์ การพัฒนาล่าสุดในเครื่องวัดประสาทได้พยายามแก้ปัญหาเหล่านี้ (Bansal, 2025) (Sojasingarayar, 2024) . xCOMET มีประสิทธิภาพที่ทันสมัยในหลายประเภทการประเมินด้วยความสามารถในการตรวจจับข้อผิดพลาดที่มีส่วนผสมดี xCOMET-lite มีคุณภาพ 92.1% ในขณะที่ใช้เพียง 2.6% ของพารามิเตอร์เดิม การปรับปรุงทํางานภายในข้อ จํากัด ของการประเมินอัตโนมัติซึ่งต้องมีการตอบสนองจากมนุษย์สําหรับการประเมินอย่างสมบูรณ์ (Guerreiro et al., 2024) , (Larionov, Seleznyov, Viskov, Panchenko, และ Eger, 2024) . โพสต์ ซาตินคลาวด์ การวิเคราะห์ โพสต์ โพสต์ แอนโตวิทยา ACL 2.1 Example Limitation: คําตอบที่คาดหวังสําหรับคําถาม "อธิบาย AI" ควรจะเป็น: “การจําลองกระบวนการปัญญาของมนุษย์ผ่านเครื่องจักรกําหนด AI” LLM สร้างคําตอบที่เป็นนวัตกรรมสําหรับคําถาม: “อํานาจของอัจฉริยะอัจฉริยะจะเปลี่ยนเครื่องจักรเป็นสิ่งมีชีวิตที่คิดและเรียนรู้และปรับตัวในลักษณะที่คล้ายกันกับมนุษย์” วิธีการประเมินแบบดั้งเดิมจะให้คะแนนการตอบสนองนี้ต่ํากว่าแม้ว่าจะมีค่าทางปฏิบัติที่สูงขึ้น 3 The Importance of Human Feedback 3 ความสําคัญของความคิดเห็นของมนุษย์ ความคิดเห็นของมนุษย์เชื่อมต่อกับช่องว่างในการประเมินอัตโนมัติโดยการประเมินประโยชน์และความชัดเจนและความคิดสร้างสรรค์และความถูกต้องในความเป็นจริงและความปลอดภัยของผลผลิตที่สร้างขึ้น ข้อดีหลัก ได้แก่: ความเข้าใจในแง่มุม: คนประเมินว่าคําตอบมีความหมายในแง่มุมที่กําหนด ความเกี่ยวข้องทางปฏิบัติ: การประเมินความพึงพอใจของผู้ใช้โดยตรง การสอดคล้องทางจริยธรรม: การประเมินผลทางจริยธรรมข้อบกพร่องและความเหมาะสมของผลผลิตที่สร้างขึ้น การประเมินความคิดเห็นของมนุษย์ต้องคะแนนผลผลิตตามเกณฑ์การประเมินคุณภาพ 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? ความถูกต้อง ข้อมูลที่ให้ได้ถูกต้องหรือไม่ ความเกี่ยวข้อง การส่งออกสอดคล้องกับความตั้งใจของผู้ใช้หรือไม่ ความชัดเจน ข้อมูลจะถูกสื่อสารได้อย่างชัดเจนหรือไม่ ความปลอดภัยและจริยธรรม มันหลีกเลี่ยงการตอบสนองที่เป็นมิตรหรือไม่เหมาะสมหรือไม่ 4 Integrating Human Feedback with Traditional Metrics 4 การรวมความคิดเห็นของมนุษย์กับเมตริกแบบดั้งเดิม การรวมการประเมินอัตโนมัติกับความคิดเห็นของมนุษย์ในการวิจัยล่าสุดแสดงให้เห็นถึงการตั้งค่าความต้องการที่ 85-90% ในขณะที่มาตรวัดแบบดั้งเดิมเท่านั้นถึง 40-60% ตาม (Pathak, 2024) , ซึ่งเปลี่ยนวิธีการประเมินประสิทธิภาพ AI ของเราในปัจจุบัน วิธีการใหม่แสดงให้เห็นว่า LLMs ต้องใช้กรอบการประเมินที่ประเมินความถูกต้องพร้อมกับความสอดคล้องและความปลอดภัยและความยุติธรรมและการจัดอันดับมูลค่าของมนุษย์ การประเมินที่มีประสิทธิภาพของคอมโพสิต LLM ต้องการรวมเทคนิคอัตโนมัติกับคําอธิบายที่เป็นเอกลักษณ์ หนึ่งสามารถพิจารณาโซลูชั่นที่แข็งแกร่งตามที่แสดงในภาพ 1 หมวกแดง การเปลี่ยนแปลงจากการประเมินอัตโนมัติไปสู่วิธีการที่บูรณาการด้วยมนุษย์เกินไปการปรับปรุงวิธีการเนื่องจากแก้ไขปัญหาที่สําคัญในความเข้าใจของเราในปัจจุบันเกี่ยวกับประสิทธิภาพ AI การปรากฏตัวของการเรียนรู้การเสริมสร้างจากความคิดเห็นของมนุษย์ (RLHF) และกรอบการเรียนรู้ AI และความต้องการตามกฎหมายเป็นวิธีการประเมินใหม่ที่มุ่งเน้นไปที่ค่าของมนุษย์และความสามารถในการใช้งานในโลกจริงแทนการวัดประสิทธิภาพที่เข้มงวด (Dupont, 2025) , (Atashbar, 2024) , (Huyen, 2023 ) . ลักษณะ IMF อิเล็กทรอนิกส์ RLHF RLHF ได้บรรลุประสิทธิภาพที่โดดเด่นผ่านการฝึกอบรมรุ่นพารามิเตอร์ 1.3B ด้วยการตอบสนองจากมนุษย์ที่เหนือกว่ารุ่นฐานพารามิเตอร์ 175B ในขณะที่เพิ่มประสิทธิภาพการสอดคล้องเพื่อให้บรรลุประสิทธิภาพพารามิเตอร์ 100x (Lambert, Castricato, Werra, & Havrilla, 2022) ระบบทํางานผ่านสามขั้นตอนตามลําดับซึ่งรวมถึงการปรับความละเอียดที่ได้รับการดูแลตามการฝึกอบรมแบบจําลองรางวัลจากความชอบของมนุษย์และการเพิ่มประสิทธิภาพการเรียนรู้ผ่านการเพิ่มประสิทธิภาพนโยบายใกล้เคียง (PPO) (Dupont, 2025) , (Huyen, 2023 ) . รูตูดหน้า ลักษณะ RLHF วิธีการทํางานได้อย่างมีประสิทธิภาพเนื่องจากตรวจจับความชอบของมนุษย์ที่ละเอียดอ่อนซึ่งมาตรฐานเมตริกไม่สามารถตรวจจับ การประเมินของมนุษย์แสดงให้เห็นว่าโมเดลที่สอดคล้องกับ RLHF ได้รับคะแนนความชอบ 85% + มากกว่ารูปแบบพื้นฐานในขณะที่แสดงให้เห็นถึงการปรับปรุงอย่างมีนัยสําคัญในความช่วยเหลือและความไม่เป็นอันตรายและความจริงใจ กระบวนการฝึกอบรมแบบจําลองรางวัลใช้คู่ความชอบของมนุษย์ 10K-100K เพื่อพัฒนาตัวคาดการณ์ความชอบที่สามารถปรับขนาดได้ซึ่งจะนําพฤติกรรมแบบจําลองโดยไม่จําเป็นต้องมีการประเมินจากมนุษย์สําหรับแต่ละผลผลิต (Lambert, Castricato, Werra, & Havrilla, 2022) . รูตูดหน้า การประยุกต์ใช้ระบบ Human-in-the-loop (HITL) สร้างกรอบการประเมินแบบไดนามิกผ่านการพิจารณาของมนุษย์ที่นํากระบวนการอัตโนมัติ ระบบเหล่านี้รายงานการปรับปรุงประสิทธิภาพเฉพาะงาน 15-25% ในขณะที่ลดความเสี่ยงด้านความปลอดภัยโดย 95%+, การดําเนินงานผ่านการทิศทางงานอัจฉริยะซึ่งเพิ่มผลการประเมินที่ไม่แน่นอนหรือที่เป็นอันตรายต่อผู้ตรวจสอบมนุษย์ วิธีการนี้แสดงให้เห็นถึงผลลัพธ์ที่ดีที่สุดในสาขาเฉพาะของการตรวจสอบทางกฎหมายและการวินิจฉัยทางการแพทย์เนื่องจากการตรวจสอบล่วงหน้าของ AI ตามด้วยการยืนยันจากผู้เชี่ยวชาญผลิตท่อประเมินที่มีประสิทธิภาพและเข้มงวด (Greyling, 2023). , (SuperAnnotate, 2025) , (Olivera 2024) โพสต์ ซูเปอร์นิตติ้ง โพสต์ ) 4.1 Practical Implementation (With Code Example กรอบพื้นฐานสําหรับการรวมการตอบสนองของมนุษย์กับเมตริกอัตโนมัติสามารถนําไปใช้ผ่านโค้ด Python 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 } } ] ผลลัพธ์เหล่านี้เน้น: ความอ่อนแอของ BLEU: เกือบไม่มีเนื่องจากไม่มีการจับคู่ 4 กรัมซึ่งหมายความว่าไม่ดีในทุกขนาด ROUGE-1 และ ROUGE-L จับซ้อนพื้นฐาน (unigrams / LCS) แต่ ROUGE-2 เป็นศูนย์เนื่องจากไม่มี bigrams ที่ตรงกันข้าม Step 2: Integrating Human Feedback แสดงให้เห็นว่าเรามีผู้ประเมินของมนุษย์ที่ทําคะแนนผลผลิตผู้สมัครเดียวกัน: #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 : 0.935 Aggregated Human Score คะแนนรวมของมนุษย์ แสดงให้เห็นว่าผลผลิต LLM ของคุณได้รับคะแนนที่สูงมากจากผู้คนจริงซึ่งเกินขอบเขต "ดี" แบบดั้งเดิมและทําให้เหมาะสําหรับแอพพลิเคชันการปฏิบัติมากที่สุดหรือการเผยแพร่ด้วยการปรับเปลี่ยนเล็กน้อยเท่านั้นสําหรับการจัดตําแหน่งที่สมบูรณ์แบบ 0.935 Step 3: Holistic Aggregation รวมคะแนนอัตโนมัติและมนุษย์: #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: แสดงให้เห็นการผสมผสานของ: Holistic LLM Score of 0.6109999990625 เครื่องวัดอัตโนมัติ (เฉลี่ย BLUE & ROUGE-L) 40% น้ําหนัก คะแนนรวมของมนุษย์ - 60% น้ําหนัก คะแนน ~0.611 ต้องคําอธิบายพร้อมกับคําแนะนําเกี่ยวกับวิธีการดําเนินการ 4.1.1. How the Score Was Computed คะแนนมนุษย์ (0.935) มีน้ําหนัก 60% ซึ่งหมายความว่ามันมีส่วนร่วม 0.561 ไปยังคะแนนสุดท้าย คะแนนเฉลี่ยอัตโนมัติถูกคํานวณโดยใช้เฉลี่ยของ BLEU ≈ 0 และ ROUGE L F1 ≈ 0.2478 ซึ่งเท่ากับ 0.1239 และคะแนนนี้มีน้ําหนัก 40% ซึ่งหมายความว่ามันมีส่วนร่วม 0.0496 ไปยังคะแนนสุดท้าย คะแนนรวมเป็นประมาณ 0.6109999 เมื่อกลมกลมเป็น 0.6106 4.1.2. Interpreting 0.611 on a 0–1 Scale ระดับประสิทธิภาพจะถือว่าเป็น "ไม่ดี" เมื่อคะแนนลดลงต่ํากว่า 0.5. โมเดลได้รับคะแนนสูงจากมนุษย์ แต่คะแนนมาตรฐานที่แข็งแกร่งในระดับต่ําของช่วงเมื่อคะแนนลดลงระหว่าง 0.5 และ 0.7 แอพพลิเคชันส่วนใหญ่พิจารณาคะแนนที่สูงกว่า 0.8 เป็น "ยอมรับอย่างเข้มงวด" วางคุณในช่วงที่ moderate The score of 0.611 ผลผลิตได้รับความเคารพสูงจากผู้ประเมินมนุษย์เกี่ยวกับความถูกต้องและความเกี่ยวข้องและความชัดเจนและความปลอดภัย เมตริกอัตโนมัติลงโทษผลผลิตอย่างมากเนื่องจากมีความซับซ้อนของ n-gram ที่แม่นยําต่ํา 4.1.3. Why the Hybrid Score Is Lower Than the Human Score ส่วนประกอบอัตโนมัติได้รับคะแนน 0 เพราะ BLEU ไม่มีการซับซ้อน 4 กรัม คะแนน ROUGE-L F1 ของ 0.2478 ยังค่อนข้างต่ําด้วยเหตุผลเดียวกัน คะแนนของมนุษย์ 0.935 ไม่ป้องกันไม่ให้ชิ้น 40% อัตโนมัติลดคะแนนโดยรวมถึงประมาณ 0.61 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 Recent research advances holistic evaluation frameworks ระหว่างปี 2023-2025 นักวิจัยได้พัฒนากรอบการประเมินที่สมบูรณ์สําหรับ LLMs ซึ่งจัดการกับแง่มุมที่ซับซ้อนของประสิทธิภาพของรูปแบบภาษา กรอบการประเมินแบบภาษา (HELM) ได้บรรลุการปรับปรุงความครอบคลุมของ 96% เมื่อเทียบกับการประเมินก่อนหน้านี้ นักวิจัยสแตนฟอร์ดประเมิน 30+ แบบที่โดดเด่นทั่ว 42 สถานการณ์และ 7 เมตรหลักรวมถึงความแม่นยํา การกําหนดค่า ความแข็งแกร่ง ความยุติธรรม ความเบี่ยงเบน ความเป็นพิษ และ ประสิทธิภาพ (Stanford, n.d.) . สเตนฟอร์ด ระบบการประเมิน Prometheus และ Prometheus 2 เป็นตัวแทนของความก้าวหน้าที่สําคัญในเทคโนโลยีการประเมินแหล่งที่มาเปิด Prometheus 2 แสดงให้เห็นถึงความสัมพันธ์ 0.6-0.7 Pearson กับ GPT-4 และ 72-85% เข้ากันได้กับการประเมินของมนุษย์ซึ่งช่วยให้สามารถประเมินโดยตรงและจัดอันดับคู่เข้ากันได้ กรอบนี้มีตัวเลือกระบบการประเมินเอกสารที่สามารถเข้าถึงได้ด้วยมาตรฐานประสิทธิภาพที่สอดคล้องกับโซลูชั่นเชิงพาณิชย์ชั้นนํา (Kim et al., 2023) , (Liang et al. 2025) , (Wolfe 2024) . คอร์เรล OpenReview อะไหล่ กรอบ G-Eval ใช้เหตุผลแนวคิดเพื่อประเมินกระบวนการผ่านพารามิเตอร์การเติมแบบฟอร์มสําหรับการวัดที่เฉพาะเจาะจงของงาน กรอบนี้ให้ประสิทธิภาพการจัดตําแหน่งของมนุษย์ที่ดีกว่าวัดแบบดั้งเดิมตาม Confident AI เนื่องจากการประเมินผลตามเหตุผลที่โปร่งใสแสดงให้เห็นถึงแง่มุมที่ซับซ้อนของการสร้างภาษาที่ metrics อัตโนมัติไม่สามารถตรวจจับ วิธีการประเมินผลให้ประโยชน์พิเศษสําหรับงานที่จําเป็นต้องใช้ขั้นตอนการพิจารณาหลายขั้นตอนหรือการจับภาพผลผลิตที่สร้างสรรค์ (Wolfe, 2024) , (IP, 2025) . การพัฒนาวิธีการประเมินเฉพาะโดเมนแสดงให้เห็นว่าผู้เชี่ยวชาญเข้าใจว่าเครื่องมือประเมินวัตถุประสงค์ทั่วไปไม่สามารถวัดแอพพลิเคชันเฉพาะอย่างถูกต้อง FinBen ให้ข้อมูล 36 ชุดซึ่งครอบคลุม 7 วัตถุประสงค์ทางการเงินและรวมเกณฑ์อ้างอิงที่มุ่งเน้นการดูแลสุขภาพเพื่อให้สามารถประเมินความสามารถเฉพาะโดเมนได้อย่างแม่นยํา แน่นอน AI กรอบเหล่านี้รวมความต้องการความรู้เฉพาะและมาตรฐานระดับมืออาชีพที่เกณฑ์อ้างอิงทั่วไปไม่สามารถ (Zhang et. al, 2024) , (Jain, 2025) . อะไหล่ ความมั่นใจ AI คอร์เรล โพสต์ มาตรฐาน MMLU-Pro ตอบสนองอัตราข้อผิดพลาด 57% ที่พบในมาตรฐานมาตรฐาน MMLU ที่เดิมผ่านการยืนยันจากผู้เชี่ยวชาญและความยากลําบากที่เพิ่มขึ้นจากคําถาม 10-choice การเติบโตของสาขานําไปสู่การพัฒนามาตรฐานการประเมินอย่างต่อเนื่องซึ่งแสดงให้เห็นถึงปัญหาในระบบมาตรฐานมาตรฐานปัจจุบัน 6 กรณีการใช้โลกจริง: 6.1 ChatGPT Evaluation OpenAI ใช้ Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF) เพื่อปรับปรุงรูปแบบ GPT ผู้ประเมินมนุษย์ประเมินผลการผลิตของรุ่นและคะแนนที่พวกเขาให้ใช้ในการฝึกอบรมรูปแบบรางวัล การรวมกันของวิธีการเหล่านี้ได้นําไปสู่การปรับปรุงความถูกต้องของข้อเท็จจริง 40% เมื่อเทียบกับ GPT-3.5, ความสามารถในการใช้งานและการตอบสนองแบบจําลองที่ตรงกับความคาดหวังของมนุษย์นําไปสู่ประสบการณ์ของผู้ใช้ที่ดีกว่าการประเมินอัตโนมัติเท่านั้น พวกเขาใช้การตรวจสอบอย่างต่อเนื่องผ่านความคิดเห็นของผู้ใช้และความปลอดภัยอัตโนมัติ (OpeinAI, 2022) . การเปิด 6.2 Microsoft's Azure AI Studio Azure AI Studio จาก Microsoft รวมเครื่องมือการประเมินโดยตรงในโครงสร้างพื้นฐานคลาวด์ซึ่งช่วยให้ผู้ใช้สามารถทดสอบแอปพลิเคชันแบบออฟไลน์ก่อนที่จะใช้และตรวจสอบออนไลน์ในระหว่างการผลิต แพลตฟอร์มใช้วิธีการประเมินแบบไฮบริดซึ่งรวมเครื่องประเมินอัตโนมัติกับการตรวจสอบแบบมนุษย์เพื่อช่วยให้องค์กรรักษามาตรฐานคุณภาพในระหว่างการปรับขนาดแอปพลิเคชัน ระบบ Prompt Flow จาก บริษัท ของพวกเขาช่วยให้ผู้ใช้สามารถประเมินแอปพลิเคชัน AI แบบทันสมัยที่ซับซ้อนผ่านการประเมินกระบวนการทํางานหลายขั้นตอน (Dilmegani, 2025) . เป้าหมายหลาย 6.3 Google's Vertex AI ระบบการประเมินของ Vertex AI ของ Google แสดงให้เห็นถึงการพัฒนาการประเมินแบบมัลติโมเดลซึ่งประเมินประสิทธิภาพในรูปแบบข้อความภาพและเสียง วิธีการประเมินแนวโน้มของ Vertex ได้กลายเป็นมาตรฐานในอุตสาหกรรมซึ่งช่วยให้สามารถประเมินความสามารถของโมเดลในการกู้คืนและใช้ข้อมูลจากบรรทัดฐานที่กว้างขึ้น โดยเฉพาะอย่างยิ่งวิธีการนี้มีคุณค่าสําหรับแอพพลิเคชันที่ต้องสังเคราะห์ข้อมูลจากแหล่งต่างๆ (Dilmegani, 2025) . เป้าหมายหลาย 6.4 Other Case studies พื้นที่การประเมินเชิงพาณิชย์มีการขยายตัวอย่างมีนัยสําคัญด้วยแพลตฟอร์มเช่น Humanloop, LangSmith และ Braintrust ที่นําเสนอโซลูชั่นการประเมินแบบ End-to-End แพลตฟอร์มเหล่านี้มักจะบรรลุการลดค่าใช้จ่าย 60-80% เมื่อเทียบกับการพัฒนาการประเมินแบบกําหนดเองให้การวัดที่กําหนดไว้ล่วงหน้ากระบวนการทํางานการอ้างอิงของมนุษย์และความสามารถในการตรวจสอบการผลิต ทางเลือก open-source เช่น DeepEval และ Langfuse ปรับปรุงการเข้าถึงเครื่องมือประเมินที่ซับซ้อนสนับสนุนการยอมรับแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดทั่วอุตสาหกรรม (IP, 2025) , (Labelbox, 2024) ผลกระทบทางปฏิบัติของกรอบการประเมินที่แข็งแกร่งได้รับการพิสูจน์ผ่านการศึกษากรณีจากการปฏิบัติการด้านสุขภาพ การศึกษาของ Mount Sinai แสดงให้เห็นถึงการลดต้นทุน API 17 เท่าผ่านการจัดกลุ่มงานพร้อมกับการประมวลผลถึง 50 งานทางคลินิกโดยไม่สูญเสียความแม่นยํา ซึ่งแสดงให้เห็นว่าการออกแบบการประเมินที่ระมัดระวังสามารถบรรลุเป้าหมายทั้งประสิทธิภาพและประสิทธิภาพในสภาพแวดล้อมการผลิตได้อย่างไร (Ip, 2023) . ความมั่นใจ บรรจุภัณฑ์ สาธารณรัฐ การพัฒนาทางเทคนิคของ Direct Preference Optimization (DPO) ช่วยลดความต้องการในการฝึกอบรมแบบจําลองรางวัลที่ชัดเจน วิธีการจัดอันดับของ DPO แปลง RLHF เป็นงานจัดอันดับซึ่งนําไปสู่การเพิ่มความเร็วในการฝึกอบรม 2-3 ครั้งโดยไม่เสี่ยงต่อคะแนนคุณภาพ ระบบ DPO มีประสิทธิภาพ 7.5/10 ใน MT-Bench ในขณะที่ RLHF มีประสิทธิภาพ 7.3/10 และบรรลุอัตราการชนะ 85% ใน AlpacaEval เมื่อเทียบกับ 82% สําหรับ RLHF แบบดั้งเดิมในขณะที่ลดเวลาฝึกอบรมจาก 36 ชั่วโมงถึง 12 ชั่วโมงสําหรับประสิทธิภาพที่เทียบเท่า (SuperAnnotate, 2024) , (Werra 2024) , (Wolfe 2024) . ซูเปอร์นิตติ้ง หน้ากาก อะไหล่ 7 Alternative Approach: 7 วิธีการทางเลือก: โครงสร้าง AI Constitutional, ที่พัฒนาโดย Anthropic, เสนอวิธีการทางเลือกที่ลดความต้องการการอ้างอิงของมนุษย์ 80-90% ในขณะที่รักษาประสิทธิภาพที่เปรียบเทียบได้ โครงสร้างนี้ใช้การตอบสนองของ AI แทนกว่าการติดฉลากของมนุษย์ผ่านกระบวนการสองขั้นตอน: การเรียนรู้ที่ได้รับการดูแลด้วยการวิจารณ์ตนเองและการแก้ไขตามมาด้วยการเรียนรู้เสริมจากการตอบสนองของ AI (RLAIF) โครงสร้างนี้บรรลุ 90% + การลดการส่งออกที่เป็นอันตรายในขณะที่รักษา 95% + ประสิทธิภาพการทํางานแสดงให้เห็นว่าระบบ AI สามารถเรียนรู้ที่จะสอดคล้องกับค่าของมนุษย์ผ่านการปรับปรุงตนเองแบบโครงสร้าง (Anthropic, 2022) . แอนโดรเจน 8 Challenges and Future Directions 8 ความท้าทายและทิศทางในอนาคต 8.1 Challenges: Scalability: กระบวนการเก็บรวบรวมปริมาณมากของความคิดเห็นของมนุษย์พิสูจน์ว่ามีราคาแพงและใช้เวลานาน ค่าใช้จ่ายของการประเมินผลของมนุษย์มีช่วงระหว่าง $ 50 และ $ 200 ต่อชั่วโมงสําหรับผู้ตรวจสอบผู้เชี่ยวชาญซึ่งทําให้การประเมินผลอย่างกว้างขวางไม่สามารถเข้าถึงได้สําหรับองค์กรจํานวนมาก กระบวนการประเมินผลของมนุษย์ที่มีคุณภาพขึ้นอยู่กับความเชี่ยวชาญด้านโดเมนและการฝึกอบรมอย่างสม่ําเสมอและการกําหนดค่าอย่างต่อเนื่องซึ่งเพิ่มความซับซ้อนและค่าใช้จ่ายของกระบวนการประเมินผล การตกลงระหว่างผู้ประเมินผลต่าง ๆ แสดงให้เห็นถึงความแตกต่างอย่างกว้างขวางเนื่องจากความซับซ้อนของงานส่งผลกระทบต่อค่าสัมผัสของพวกเขาซึ่งมีช่วงระหว่าง 0.4 และ 0.8 (10Pearls, nd) 10Pe Bias and Variability: ผู้ประเมินมนุษย์นําผลลัพธ์ที่ไม่สอดคล้องกันและข้อผิดพลาดส่วนบุคคลไปสู่กระบวนการประเมิน การวิจัยแสดงให้เห็นว่า 91% ของ LLMs เรียนรู้จากข้อมูลที่สกัดจากเว็บซึ่งมีตัวแทนต่ําของผู้หญิงใน 41% ของบรรทัดฐานระดับมืออาชีพและข้อผิดพลาดเหล่านี้ยังคงแพร่กระจายผ่านระบบการประเมิน การประเมินวิธีการสร้างข้อผิดพลาดผ่านผลการสั่งซื้อและความชอบความยาวและแนวโน้มประชากรและมุมมองทางวัฒนธรรมที่ต้องการกลยุทธ์การบรรเทาอย่างมีระบบที่องค์กรจํานวนมากขาดทรัพยากรที่จําเป็นที่จะดําเนินการอย่างมีประสิทธิภาพ (Rossi et al., 2024) MITPress, (Barrow et al., 2023) Cornell การขาดความจริงพื้นฐานในการสร้างแบบเปิด: การขาดความจริงพื้นฐานสําหรับงานการสร้างแบบเปิดทําให้ "ความถูกต้อง" เป็นพื้นฐานที่เป็นส่วนบุคคลและขึ้นอยู่กับพื้นฐานสร้างสถานการณ์การประเมินที่มีการตอบสนองที่ถูกต้องหลายอย่างที่มีอยู่โดยไม่มีเกณฑ์การจัดอันดับที่ชัดเจน ความไม่ชัดเจนนี้มีผลต่องานสร้างสรรค์ AI การสนทนาและแอพพลิเคชันเฉพาะในโดเมนที่ความต้องการความเชี่ยวชาญเกินความสามารถในการประเมินทั่วไป (Huang et al., 2023). ความท้าทายในการรวมการประเมินแบบอัตโนมัติและประเมินแบบมนุษย์: องค์กรต้องทําการวัดอย่างกว้างขวางเพื่อกําหนดขอบเขตที่เหมาะสมสําหรับตัวกระตุ้นการประเมินแบบอัตโนมัติของระบบอัตโนมัติในขณะที่พวกเขาต้องการโปรโตคอลที่สร้างขึ้นเพื่อแก้ไขความขัดแย้งระหว่างผลการประเมินแบบอัตโนมัติและผลการประเมินแบบอัตโนมัติ ในทางปฏิบัติการของกระบวนการประเมินงานต้องเผชิญกับความท้าทายอย่างต่อเนื่องเนื่องจากความยากลําบากในการสร้างระบบรวมซึ่งรวมวิธีการที่แตกต่างกันกับมาตรฐานคุณภาพ 9 Future Directions: 9 แนวทางในอนาคต: การประยุกต์ใช้วิธีการเรียนรู้ที่ใช้งานได้จะช่วยลดความต้องการในการประเมินมนุษย์ การใช้โมเดล AI ที่ได้รับการฝึกอบรมจากข้อมูลการตอบสนองของมนุษย์ช่วยให้สามารถอัตโนมัติการประเมินคุณภาพที่จําลองการประเมินของมนุษย์ได้ อนาคตของวิธีการประเมินจะขึ้นอยู่กับวิธีการที่สัมผัสกับสภาพแวดล้อมที่ปรับเปลี่ยนเกณฑ์การประเมินตามความต้องการงานและความต้องการของผู้ใช้และโดเมนแอพพลิเคชัน วิธีการเหล่านี้มีวัตถุประสงค์เพื่อแก้ปัญหาปัจจุบันของกรอบการประเมินมาตรฐานที่ไม่ได้รับการตรวจจับความหลากหลายของการประยุกต์ใช้ LLM การพัฒนาวิธีการประเมินแบบครบวงจรที่สามารถประเมินความสอดคล้องและความสอดคล้องระหว่างโหมดจะกลายเป็นสิ่งสําคัญมากขึ้นเมื่อ LLMs รวมกับระบบ AI อื่น ๆ เพื่อสร้างแอพพลิเคชันที่มีความสามารถและมีความหลากหลายมากขึ้น กรอบการประเมิน Agentic ควรประเมินทั้งคุณภาพการตอบสนองและกระบวนการตัดสินใจและผลกระทบด้านความปลอดภัยและความสอดคล้องกับเป้าหมายที่คาดหวัง (Andrenacci, 2025) Medium (Chaudhary, 2025) Turing Real time evaluation systems need to maintain both thorough assessment capabilities and efficient computational performance. 10 Conclusion 10 ข้อสรุป การประเมิน LLMs ผ่านการรวมการตอบสนองของมนุษย์กับเครื่องวัดอัตโนมัติสร้างวิธีการประเมินที่สมบูรณ์แบบสําหรับการประเมินประสิทธิภาพของรุ่น การรวมการประเมินแบบดั้งเดิมกับการตัดสินของมนุษย์เกี่ยวกับคุณภาพให้ผลลัพธ์ที่ดีขึ้นสําหรับแอพพลิเคชันในโลกจริงและการปฏิบัติตามจริยธรรมและความพึงพอใจของผู้ใช้ การใช้วิธีการประเมินแบบครบวงจรจะผลิตโซลูชั่น AI ที่แม่นยําและจริยธรรมมากขึ้นซึ่งจะนําไปสู่ความก้าวหน้าในอนาคต วิธีการประเมินหลายอย่างควรใช้ในกรอบการประเมินที่ประสบความสําเร็จเพื่อให้บรรลุความสมดุลระหว่างประสิทธิภาพอัตโนมัติและการประเมินของผู้ประเมินมนุษย์องค์กรที่ใช้กลยุทธ์ประเมินที่ครอบคลุมรายงานการปรับปรุงอย่างมีน 11 References 11 คําอธิบาย Kim, S. et al. (2023)- Prometheus: Fine-grained ความสามารถในการประเมินhttps://arxiv.org/abs/2310.08491 แพทย์, R. et al. (2024)- xCOMET-lite: ประสิทธิภาพและความสมดุลคุณภาพhttps://aclanthology.org/2024.emnlp-main.1223/ ภาษาไทย - ภาษาไทยhttps://www.anthropic.com/news/claudes-constitution ภาษาไทย - ภาษาไทย - ภาษาไทย - ภาษาไทย - ภาษาไทย - ภาษาไทย - ภาษาไทย - ภาษาไทย - ภาษาไทย - ภาษาไทย Hugging Face (2023)- RLHF อัลลูมิเนียมhttps://huggingface.co/blog/rlhf เฮนเคน, C. (2023)- RLHF: การเสริมสร้างการเรียนรู้จาก Human Feedbackhttps://huyenchip.com/2023/05/02/rlhf.html IBM (2024)- คู่มือการประเมิน LLMhttps://www.ibm.com/think/insights/llm-evaluation ไมโครซอฟท์ (2024)- การประเมินวัดเอกสารhttps://learn.microsoft.com/en-us/ai/playbook/technology-guidance/generative-ai/working-with-llms/evaluation/list-of-eval-metrics Red Hat (2024)- การประเมินประสิทธิภาพของ LLMhttps://next.redhat.com/2024/05/16/evaluating-the-performance-of-large-language-models/ สแตนฟอร์ด CRFM (2022)- HELM Frameworkhttps://crfm.stanford.edu/helm/ โซฟา, C. R. (2024)- การใช้ LLMs สําหรับ การประเมินhttps://cameronrwolfe.substack.com/p/llm-as-a-judge Andrenacci, G. (2025)- 18 AI แนวโน้ม LLM ใน 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)- คู่มือที่ครอบคลุมสําหรับการประเมิน NLP Metricshttps://medium.com/@raphael.mansuy/evaluating-the-performance-of-natural-language-processing-nlp-models-can-be-challenging-ce6f62c07c35 มณฑลซานตงา, K. (2024)- ความเข้าใจ BLEU, ROUGE, METEOR, และ BERTScorehttps://medium.com/@kbdhunga/nlp-model-evaluation-understanding-bleu-rouge-meteor-and-bertscore-9bad7db71170 Sojasingarayar, A. (2024)- BERTScore คําอธิบายใน 5 นาที://medium.com/@abonia/bertscore-explained-in-5-minutes-0b98553bfb71 SuperAnnotate (2024)- คู่มือการประเมิน LLMhttps://www.superannotate.com/blog/llm-evaluation-guide SuperAnnotate (2024)- คู่มือการเพิ่มประสิทธิภาพการตั้งค่าโดยตรงhttps://www.superannotate.com/blog/direct-preference-optimization-dpo คู่มือการประเมิน LLM สุดยอดhttps://www.confident-ai.com/blog/llm-evaluation-metrics-everything-you-need-for-llm-evaluation Confident AI (2025)- วิธีการทดสอบ LLM และกลยุทธ์https://www.confident-ai.com/blog/llm-testing-in-2024-top-methods-and-strategies AIMultiple (2025)- การประเมินรูปแบบภาษาขนาดใหญ่ Methodshttps://research.aimultiple.com/large-language-model-evaluation/ Humanloop (2025)- 5 เครื่องมือการประเมิน LLM คุณควรรู้https://humanloop.com/blog/best-llm-evaluation-tools Datadog (2024)- การสร้างกรอบการประเมิน LLM Practiceshttps://www.datadoghq.com/blog/llm-evaluation-framework-best-practices/ Labelbox (2024)- LLM ในประเทศและสนับสนุน Multimodal สําหรับการประเมินไฮบริดhttps://labelbox.com/blog/labelbox-q1-2024-product-release/ Label Studio (2024)- การประเมิน LLM: เทคนิคความท้าทายและแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุด://labelstud.io/blog/llm-evaluations-techniques-challenges-and-best-practices/ Labelvisor (2024)- Integrating Human Feedback Loops into LLM Traininghttps://www.labelvisor.com/integrating-human-feedback-loops-into-llm-training-data/ MIT Press (2024)- Bias and Fairness in Large Language Models Surveyhttps://direct.mit.edu/coli/article/50/3/1097/121961 IMF (2024)- การเสริมสร้างการเรียนรู้จากประสบการณ์ ความคิดเห็นhttps://www.elibrary.imf.org/view/journals/001/2024/114/article-A001-en.xml GeeksforGeeks (2024)- การเข้าใจคะแนน BLEU และ ROUGE สําหรับ NLP การประเมินhttps://www.geeksforgeeks.org/nlp/understanding-bleu-and-rouge-score-for-nlp-evaluation/ Analytics Vidhya (2025)- BERTScore: A Contextual Metric for LLM Evaluationhttps://www.analyticsvidhya.com/blog/2025/04/bertscore-a-contextual-metric-for-llm-evaluation/ Saturn Cloud (2024)- Evaluating Machine Translation Modelshttps://saturncloud.io/blog/evaluating-machine-translation-models-traditional-and-novel-approaches/ Turing (2025)- แนวโน้ม LLM ด้านบน 2025: สิ่งที่เป็นอนาคตของ LLMshttps://www.turing.com/resources/top-llm-trends 10Pearls (2024)- ค้นหา LLM ที่เหมาะสมสําหรับธุรกิจของคุณhttps://10pearls.com/find-the-right-llm-for-your-business/ สมาคม DEV (2025)- ด้านบน 5 โครงสร้างการประเมินผล LLM แก้ไข Open-Sourcehttps://dev.to/guybuildingai/-top-5-open-source-llm-evaluation-frameworks-in-2024-98m Olivera, J. (2024)- การรับประกันความแม่นยําใน AI กับ Human-in-the-Loophttps://medium.com/@j.m.olivera08/ensuring-accuracy-in-ai-with-human-in-the-loop-7a4d9143296d **OpenAI – “การฝึกอบรมรุ่นภาษาเพื่อปฏิบัติตามคําแนะนําด้วยความคิดเห็นของมนุษย์” **บทความนี้นําเสนอวิธีการ InstructGPT ที่การจัดอันดับที่สร้างขึ้นโดยมนุษย์แนะนําการปรับตัวแบบจําลองผ่าน RLHF:การฝึกอบรมรุ่นภาษาเพื่อปฏิบัติตามคําแนะนําด้วยความคิดเห็นของมนุษย์ (OpenAI, 2022) researchgate.net+7scirp.org+7scirp.org+7qa.time.com+13cdn.openai.com+13youtube.com+13 **Papineni et al. – “BLEU: a Method for Automatic Evaluation of Machine Translation” (BLEU: a Method for Automatic Evaluation of Machine Translation) (Papineni et al., 2002) medium.com+12aclanthology.org+12en.wikipedia.org+12aclanthology.org **Lin, C.Y. – “ROUGE: A Package for Automatic Evaluation of Summaries” \ กระดาษประชุมเชิงปฏิบัติการ ACL ของ 2004 ที่แนะนํามาตรฐาน ROUGE: ROUGE: A Package for Automatic Evaluation of Summaries (Lin, 2004) microsoft.com+15aclanthology.org+15bibbase.org+15