После тонкой настройки большой языковой модели для ответов на запросы службы поддержки компания хочет измерить, улучшилась ли точность. Какую метрику оценки следует использовать?

F1-мера (F1 score) является подходящей метрикой, поскольку она представляет собой гармоническое среднее точности (precision) и полноты (recall). Для ответов службы поддержки важно как минимизировать ложноположительные ответы (точность), так и убедиться, что все релевантные запросы получают правильные ответы (полнота). F1-мера обеспечивает сбалансированную оценку этих двух аспектов. Точность (precision) измеряет долю правильных ответов среди всех ответов модели, но не учитывает пропущенные релевантные ответы. Time to first token (время до первого токена) измеряет скорость генерации, а не точность. Word error rate (частота ошибок в словах) обычно используется для оценки систем распознавания речи или машинного перевода, а не для оценки семантической точности ответов на запросы.