使用场景

研究人员使用 SFR-Judge 评估新开发的语言模型的输出质量。

开发者利用 SFR-Judge 指导他们的聊天机器人模型进行微调。

教育机构使用 SFR-Judge 来评估教学辅助工具的效果。

产品特色

成对比较：评估两个模型输出的优劣。

单项评分：使用1-5的Likert量表对输出进行评分。

二元分类：判断输出是否满足特定标准。

提供解释：为评估结果提供解释，增加透明度。

避免偏见：通过评估减少评估过程中的偏见。

强化学习微调：作为奖励模型，指导下游模型的微调。

高一致性：在成对比较中表现出高一致性。

高准确性：在RewardBench排行榜上表现突出。

使用教程

步骤一：准备需要评估的模型输出。

步骤二：选择 SFR-Judge 提供的评估任务类型。

步骤三：输入模型输出到 SFR-Judge 系统。

步骤四：根据需要选择是否需要解释功能。

步骤五：查看 SFR-Judge 提供的评估结果和解释。

步骤六：如果需要，使用评估结果指导模型的微调。

步骤七：重复步骤一到步骤六，直到模型性能达到满意水平。

步骤八：将微调后的模型部署到实际应用中。