Stax 是谷歌 AI 推出的一款实验性评估工具，旨在帮助开发者根据自定义标准评估大语言模型。
1. 主要功能
1.1 快速比较
开发者能够并排测试不同模型的多种提示，从而更容易了解提示设计或模型选择对输出结果的影响，减少试错所需的时间。
1.2 项目与数据集
当需要进行更大规模的测试时，开发者可以创建结构化的测试集，并在多个样本中应用一致的评估标准，这样不仅支持了可重复性，也使得在更现实的条件下评估模型变得更加容易。
1.3 自动评估器
开发者可以构建适合其用例的自定义评估器，或者使用预构建的评估器。内置选项涵盖了常见的评估类别，例如流畅性（语法正确性和可读性）、基础性（与参考材料的事实一致性）以及安全性（确保输出避免有害或不当内容）。
1.4 分析仪表板
开发者可以查看性能趋势、比较不同评估器的输出，并分析不同模型在同一数据集上的表现。
2. 技术原理
Stax 的核心是为开发者提供一种结构化的方法来评估和比较不同的大语言模型。它通过允许开发者定义与其用例相关的评估流程，解决了传统评估方法无法反映特定领域需求的问题。此外，Stax 利用自动评估器和分析仪表板，帮助开发者更高效地进行模型测试和评估。
3. 应用场景
企业内部评估：企业可以使用 Stax 来评估不同大语言模型在处理特定业务问题上的表现，如合规性摘要、法律文本分析等。
模型开发与优化：开发者可以利用 Stax 的快速比较功能，快速测试和优化模型的提示设计，提高模型的性能。
学术研究：研究人员可以使用 Stax 来评估不同模型在特定领域的表现，为学术研究提供更准确的数据支持。
4. 使用方法
创建项目与数据集：开发者首先需要创建一个项目，并定义相关的数据集。
定义评估流程：根据实际需求，开发者可以定义自定义评估流程，或者使用预构建的评估器。
进行模型测试：通过快速比较功能，开发者可以并排测试不同模型的多种提示。
分析结果：利用分析仪表板，开发者可以查看性能趋势、比较不同评估器的输出，并分析不同模型在同一数据集上的表现。
5. 适用人群
开发者：需要评估和优化大语言模型的开发者。
企业用户：需要在特定领域使用大语言模型的企业用户。
研究人员：从事大语言模型相关研究的学术研究人员。
6. 优缺点介绍
优点：
灵活性高：支持自定义评估器，能够满足不同开发者和企业的特定需求。
评估效率高：快速比较功能可以减少试错时间，提高模型评估效率。
支持大规模测试：项目与数据集功能支持更大规模的测试，确保评估的可重复性和可靠性。
分析功能强大：分析仪表板可以帮助开发者更直观地理解评估结果。
缺点：
实验性工具：作为一款实验性工具，可能存在一些功能上的限制或不稳定性。
学习成本：对于不熟悉大语言模型评估的用户，可能需要一定时间来掌握 Stax 的使用方法。
分类标签：人工智能、大语言模型、模型评估、开发工具