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【AI Guide】AI面试攻略只用看这一篇就够了！力争做全网最全的AI面试攻略——大模型（四十五）模型评估）
- 模型评估
- 自动评估指标
- BLEU（Bilingual Evaluation Understudy）
- ROUGE（Recall-Oriented Understudy for Gisting Evaluation）
- METEOR（Metric for Evaluation of Translation with Explicit ORdering）
- CIDEr（Consensus-based Image Description Evaluation）
- TER（Translation Edit Rate）
- 任务特定的指标
- 用户评价
模型评估
在自然语言处理（NLP）和其他机器学习任务中，模型评估是一个至关重要的过程，旨在通过多种标准来衡量模型的性能和有效性。尤其是在语言生成任务中，自动评估指标是广泛使用的工具，它们通过对比模型生成的结果与人类参考答案来评估模型的质量。
自动评估指标
BLEU（Bilingual Evaluation Understudy）
BLEU 是一种常用于评估机器翻译质量的自动化指标，它通过计算 n-gram 的精确度来衡量生成文本与参考文本之间的相似度。BLEU 得分越高，表明模型生成的内容越接近参考内容。
B L E U = B