谷歌AI推出Stax，支持自定义大语言模型评估

谷歌AI推出Stax支持自定义LLM评估

谷歌AI发布了实验性评估工具Stax，旨在帮助开发者更精准地评估大语言模型（LLMs）。与传统软件测试不同，LLMs是概率性系统，对相同提示可能产生不同响应，这使得一致性评估变得复杂。Stax为此提供了结构化解决方案框架。

突破传统基准测试的局限

虽然排行榜和通用基准能追踪模型的高阶进展，但往往无法反映领域特定需求。例如在开放域推理表现优异的模型，可能在法律文本分析或合规摘要任务中表现欠佳。Stax允许开发者根据实际用例定义自定义评估流程。

通过快速对比功能，开发者可并行测试不同模型对多组提示的响应。该功能通过揭示提示设计或模型选择对输出的影响，减少试错时间。

针对大规模测试场景，开发者可创建结构化测试集并应用统一的评估标准。这既保证了结果可复现性，也支持真实环境下的条件评估。

Stax的核心组件是自动评估器，支持开发者使用预制模块或构建定制评估器。内置评估器涵盖：

Stax的分析面板通过可视化呈现以下内容简化结果解读：

这种从临时测试到结构化评估的转变，帮助团队更深入理解生产环境中的模型行为特征。