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摘要
作者於 Weights & Biases LLM-as-a-Judge Hackathon 擔任評審，參與了超過 100 人的 15 個團隊展示。團隊展示了知識圖譜建構、MBTI 評估、提示最佳化等多種實作。作者分享了使用 LLM 評測器時需考慮的基線與指標，並討論了評分決策樹。他讚賞了團隊的投入，並提及自己也在開發更有趣的標籤與評估介面。
The author served as a judge at the Weights & Biases LLM-as-a-Judge Hackathon, participating in over 100 teams' demonstrations. Teams showcased knowledge graph construction, MBTI evaluation, and prompt optimization. The author discussed baseline considerations and decision trees for scoring LLM-eval…
重點
- 作者擔任 W&B LLM-as-a-Judge Hackathon 評審，參與超過 100 人的 15 個團隊展示。
- 團隊展示了知識圖譜建構、MBTI 評估、提示最佳化等多種實作。
- 作者分享了使用 LLM 評測器時需考慮的基線與指標，並討論了評分決策樹。
提到的工具與公司
- MBTI traits
適合誰看
對 LLM 評測器、評估指標及 AI 系統設計感興趣的開發者。
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