详细介绍
Evaluation Guidebook 是 Hugging Face 发布的一份面向大语言模型（LLM, Large Language Model）及其他模型评估的实践与理论指南。它汇集了管理 Open LLM Leaderboard 与设计轻量评估工具时积累的经验，旨在帮助工程师、研究者与评估人员系统化地设计评估流程、选择指标并解释结果。文中兼顾理论背景与可操作性建议，适合在模型选择、基准构建与结果复现时参考。
主要特性
- 系统化的方法论：介绍评估流程、数据选择与指标取舍的原则。
- 实用示例与最佳实践：包含常见任务的评估范例与注意事项。
- 可复现性与结果解释：强调元数据与实验记录的重要性，便于比较与复现。
- 与社区工具联动：对接 Hugging Face 生态下的评估工具与基准平台。
使用场景
- 研究者在开展模型对比实验时，用作设计评估方案的参考。
- 工程师在部署或选型模型前，用于确定关键指标与验收门槛。
- 评估团队在构建基准与排行榜时，作为流程、数据与指标治理的指导文档。
技术特点
- 覆盖多模态与文本任务的评估衡量维度，包含自动化指标与人工评审的结合。
- 强调指标的语境性；建议为不同任务选择合适的测量方法并报告不确定性。
- 与 Hugging Face 的评估库和社区排行榜（如 LightEval）有实践衔接，便于结果上报与共享。