« Classement par paires » : différence entre les versions
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Le classement par paires, désigne une méthode d'évaluation qui détermine laquelle des deux sorties est préférable, selon certains critères spécifiques, en se concentrant sur une seule dimension de préférence. Elle est plus efficace pour identifier les différences subtiles entre les sorties, mais elle est limitée par son '''[[extensibilité]]'''. Cette méthode est moins réalisable pour les évaluations à grande échelle. | Le classement par paires, désigne une méthode d'évaluation qui détermine laquelle des deux sorties est préférable, selon certains critères spécifiques, en se concentrant sur une seule dimension de préférence. Elle est plus efficace pour identifier les différences subtiles entre les sorties, mais elle est limitée par son '''[[extensibilité]]'''. Cette méthode est moins réalisable pour les évaluations à grande échelle. | ||
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''Pairwise ranking refers to an evaluation method that determines which of two outputs is preferable, according to certain specific criteria, by focusing on a single preference dimension. It is most effective for identifying subtle differences between outputs, but is limited by its scalability. This method is less feasible for large-scale evaluations.'' | |||
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Dernière version du 3 novembre 2024 à 13:26
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Définition
Le classement par paires, désigne une méthode d'évaluation qui détermine laquelle des deux sorties est préférable, selon certains critères spécifiques, en se concentrant sur une seule dimension de préférence. Elle est plus efficace pour identifier les différences subtiles entre les sorties, mais elle est limitée par son extensibilité. Cette méthode est moins réalisable pour les évaluations à grande échelle.
Voir aussi évaluation directe, grand modèle de langues, Prometheus et Prometheus 2
Français
classement par paires
comparaison par paires
Anglais
pairwise ranking
pairwise comparison
Pairwise ranking refers to an evaluation method that determines which of two outputs is preferable, according to certain specific criteria, by focusing on a single preference dimension. It is most effective for identifying subtle differences between outputs, but is limited by its scalability. This method is less feasible for large-scale evaluations.
Source
Contributeurs: Arianne