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摘要
介紹了「批判影子法」（Critique Shadowing）作為使用 LLM 作為裁判的完整指南。作者指出傳統指標設計常導致資料過載和評分標準模糊，並提出透過邀請領域專家參與，建立涵蓋特徵、場景與人設的資料集，最後迭代最佳化 LLM 裁判的提示詞與評分標準，確保評估結果與業務目標一致。
This guide introduces the 'Critique Shadowing' technique for using LLMs as judges. It highlights common pitfalls in traditional metrics and proposes involving domain experts to build diverse datasets, iteratively refining LLM prompts and evaluation rubrics to ensure alignment with business goals.
重點
- 使用 LLM 作為裁判時，應先邀請領域專家參與，建立涵蓋特徵、場景與人設的資料集。
- 透過專家提供的真實案例與明確的評分標準，逐步迭代 LLM 的提示詞與評分邏輯。
- 避免過度依賴單一指標，需確保評分標準能反映真實使用者需求與業務目標。
適合誰看
AI 產品開發者、資料科學家、技術經理或希望建立系統化 AI 評估流程的團隊成員。
摘要依據
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- Hamel Husain
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