Firma szkoli niestandardowy duży model językowy dla chatbota skierowanego do nastolatków. Chatbot powinien używać nieformalnego stylu odbiorców, w tym kreatywnej pisowni i skrótów. Która metryka jest odpowiednia do oceny wydajności modelu?

BERTScore jest odpowiedni, ponieważ ocenia podobieństwo semantyczne między wygenerowanym tekstem a tekstem referencyjnym, co jest kluczowe w przypadku nieformalnego języka i kreatywnej pisowni. Wykorzystuje osadzenia kontekstowe (BERT) do mierzenia podobieństwa na poziomie słów i fraz, co pozwala na uwzględnienie synonimów i parafrazy. F1 score jest używany głównie do klasyfikacji i nie nadaje się do oceny generowania tekstu. ROUGE mierzy podobieństwo na podstawie nakładania się n-gramów, co byłoby mniej skuteczne w przypadku kreatywnej pisowni i skrótów, gdzie dosłowne dopasowanie jest rzadkie. BLEU score również opiera się na nakładaniu się n-gramów i precyzji, co czyni go mniej elastycznym w ocenie nieformalnego języka niż BERTScore.