Meta：无需人工标注，LLM 评估器也能自我提升？

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当下，如何做好一个LLM应用有很多策略，但是要说如何评估它好不好，这方面技术却并不是很多。这里有一张图，来指导我们何种情况采取何种策略。 如果已经有手工标注的评估集了那还好说，但大多数没有， 并且，这种依赖人类专家手工打标来评估LLM应用性能，既费时又费力。那么，有没有什么方法可以让助手自己学会评估自己的回答呢？最近，Meta FAIR一项新的研究提出了一种创新的方法，让大型语言模型（LLM）评估器能够自我学习和提升，而无需依赖昂贵的人工标注数据。这个方法的核心是使用合成数据和迭代自改进技术。 挑战：昂贵且过时的人工标注数据 通常，训练 LLM 评估器需要大量的人工偏好数据，这既费时又费力。然而，这种方法有两个主要问题： 成本高昂 ：获取高质量的人工标注数据需要大量的时间和金钱。 数据过时 ：随着模 ………………………………