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자동 평가 작업의 결과 이해

자동 모델 평가 작업이 완료되면 결과가 Amazon S3에 저장됩니다. 아래 섹션에서는 생성된 파일과 이를 해석하는 방법을 설명합니다.

output.json 파일 구조 해석

output.json 파일에는 선택한 데이터 세트 및 지표의 집계 점수가 포함됩니다.

다음은 출력 예제입니다.

{
    "evaluations": [{
        "evaluation_name": "factual_knowledge",
        "dataset_name": "trex",
		## The structure of the prompt template changes based on the foundation model selected
		"prompt_template": "<s>[INST] <<SYS>>Answer the question at the end in as few words as possible. Do not repeat the question. Do not answer in complete sentences.<</SYS> Question: $feature [/INST]",
        "dataset_scores": [{
            "name": "factual_knowledge",
            "value": 0.2966666666666667
        }],
        "category_scores": [{
                "name": "Author",
                "scores": [{
                    "name": "factual_knowledge",
                    "value": 0.4117647058823529
                }]
            },
				....
            {
                "name": "Capitals",
                "scores": [{
                    "name": "factual_knowledge",
                    "value": 0.2857142857142857
                }]
            }
        ]
    }]
}

인스턴스별 결과 파일의 구조 해석

1개evaluation_name_dataset_name각 jsonlines 요청에 대한 인스턴스별 결과가 포함된 .jsonl 파일입니다. jsonlines 입력 데이터에 300 요청이 있는 경우 이 jsonlines 출력 파일에 300 응답이 포함됩니다. 출력 파일에는 모델에 대한 요청과 해당 평가의 점수가 포함됩니다. 인스턴스 전체 출력의 예는 다음과 같습니다.

보고서 해석

평가 보고서에는 파운데이션 모델 평가 작업의 결과가 포함됩니다. 평가 보고서의 내용은 모델을 평가하는 데 사용한 작업의 종류에 따라 달라집니다. 각 보고서에는 다음 섹션이 포함되어 있습니다.