---
title: "LLM quality metrics — מדדי איכות מודלי שפה גדולים"
source: "https://systems-analysis.info/int/LLM_quality_metrics_%E2%80%94_%D7%9E%D7%93%D7%93%D7%99_%D7%90%D7%99%D7%9B%D7%95%D7%AA_%D7%9E%D7%95%D7%93%D7%9C%D7%99_%D7%A9%D7%A4%D7%94_%D7%92%D7%93%D7%95%D7%9C%D7%99%D7%9D"
wiki: "systems-analysis.info/int"
article: "LLM_quality_metrics_—_מדדי_איכות_מודלי_שפה_גדולים"
language: "he"
categories:
  - "Category:Hebrew"
  - "Category:Large language models"
  - "Category:LLM evaluation"
  - "Category:Machine learning"
revision_id: 3661
wiki_created_at: 2026-09-06T23:24:07Z
wiki_modified_at: 2026-09-06T23:24:07Z
downloaded_at: 2026-09-07T22:58:10Z
---

# LLM quality metrics — מדדי איכות מודלי שפה גדולים

**מדדי איכות של מודלי שפה גדולים (LLM)** — הם גישה שיטתית וסט של כלים סטנדרטיים למדידת היבטים שונים של ביצועי מודלי שפה, כולל דיוק, בטיחות, הוגנות ואמינות<sup>[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/LLM_quality_metrics_%E2%80%94_%D7%9E%D7%93%D7%93%D7%99_%D7%90%D7%99%D7%9B%D7%95%D7%AA_%D7%9E%D7%95%D7%93%D7%9C%D7%99_%D7%A9%D7%A4%D7%94_%D7%92%D7%93%D7%95%D7%9C%D7%99%D7%9D#cite_note-perplexity-overview-1)</sup>. ככל ש-LLM מוצאים שימוש נרחב יותר בתחומים קריטיים כגון בריאות, פיננסים וחינוך, עולה הצורך החריף בהערכה מקיפה ואובייקטיבית שלהם<sup>[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/LLM_quality_metrics_%E2%80%94_%D7%9E%D7%93%D7%93%D7%99_%D7%90%D7%99%D7%9B%D7%95%D7%AA_%D7%9E%D7%95%D7%93%D7%9C%D7%99_%D7%A9%D7%A4%D7%94_%D7%92%D7%93%D7%95%D7%9C%D7%99%D7%9D#cite_note-perplexity-security-2)</sup>.

מדדים ו-benchmarks משרתים מספר פונקציות מרכזיות: הם מאפשרים השוואה אובייקטיבית בין מודלים שונים, מעקב אחר ההתקדמות בפיתוחם, זיהוי נקודות חולשה והבטחת שקיפות התוצאות לחוקרים ולאנשי מקצוע<sup>[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/LLM_quality_metrics_%E2%80%94_%D7%9E%D7%93%D7%93%D7%99_%D7%90%D7%99%D7%9B%D7%95%D7%AA_%D7%9E%D7%95%D7%93%D7%9C%D7%99_%D7%A9%D7%A4%D7%94_%D7%92%D7%93%D7%95%D7%9C%D7%99%D7%9D#cite_note-perplexity-overview-1)</sup>.

## קטגוריות מדדים

מדדים להערכת LLM ניתן לחלק למספר קטגוריות עיקריות: מדדים אוטומטיים, הערכה בהשתתפות אדם ומדדים מתמחים להערכת בטיחות ואמינות.

### מדדים אוטומטיים

מדדים אלו מאפשרים הערכה מהירה וניתנת להרחבה ללא מעורבות אנושית.

#### מדדים מבוססי n-gram

מדדים מסורתיים המודדים התאמה לקסיקלית בין הטקסט שנוצר לטקסט הייחוס.

- **BLEU** (Bilingual Evaluation Understudy): פותח במקור להערכת איכות תרגום מכונה. מודד את דיוק ההתאמה של n-gram (רצפים של n מילים) ומיישם עונש על טקסטים שנוצרו שהם קצרים מדי<sup>[\[3\]](https://systems-analysis.info/int/LLM_quality_metrics_%E2%80%94_%D7%9E%D7%93%D7%93%D7%99_%D7%90%D7%99%D7%9B%D7%95%D7%AA_%D7%9E%D7%95%D7%93%D7%9C%D7%99_%D7%A9%D7%A4%D7%94_%D7%92%D7%93%D7%95%D7%9C%D7%99%D7%9D#cite_note-ngram-metrics-3)</sup>.
- **ROUGE** (Recall-Oriented Understudy for Gisting Evaluation): מתמקד בשלמות, ומודד עד כמה n-gram מהטקסט הייחוס מיוצגים בטקסט שנוצר. יעיל במיוחד להערכת משימות סיכום<sup>[\[3\]](https://systems-analysis.info/int/LLM_quality_metrics_%E2%80%94_%D7%9E%D7%93%D7%93%D7%99_%D7%90%D7%99%D7%9B%D7%95%D7%AA_%D7%9E%D7%95%D7%93%D7%9C%D7%99_%D7%A9%D7%A4%D7%94_%D7%92%D7%93%D7%95%D7%9C%D7%99%D7%9D#cite_note-ngram-metrics-3)</sup>.
- **METEOR**: מרחיב את יכולות BLEU על ידי התחשבות במילים נרדפות, שורשים משותפים וגרסאות מורפולוגיות, מה שמאפשר קורלציה טובה יותר עם הערכות אנושיות<sup>[\[3\]](https://systems-analysis.info/int/LLM_quality_metrics_%E2%80%94_%D7%9E%D7%93%D7%93%D7%99_%D7%90%D7%99%D7%9B%D7%95%D7%AA_%D7%9E%D7%95%D7%93%D7%9C%D7%99_%D7%A9%D7%A4%D7%94_%D7%92%D7%93%D7%95%D7%9C%D7%99%D7%9D#cite_note-ngram-metrics-3)</sup>.

#### מדדים סמנטיים

מדדים אלו משתמשים ב-embedding הקשרי להערכת קרבה סמנטית, ולא רק התאמה לקסיקלית.

- **BERTScore**: מחשב דמיון סמנטי בין token-ים של הטקסט שנוצר לטקסט הייחוס, תוך שימוש ב-embedding מהמודל BERT. זה מאפשר לזהות שקילות סמנטית גם בניסוחים שונים<sup>[\[4\]](https://systems-analysis.info/int/LLM_quality_metrics_%E2%80%94_%D7%9E%D7%93%D7%93%D7%99_%D7%90%D7%99%D7%9B%D7%95%D7%AA_%D7%9E%D7%95%D7%93%D7%9C%D7%99_%D7%A9%D7%A4%D7%94_%D7%92%D7%93%D7%95%D7%9C%D7%99%D7%9D#cite_note-semantic-metrics-4)</sup>.
- **MAUVE**: מודד את הסטייה בין התפלגויות טקסט מכונה וטקסט אנושי במרחב ה-embedding. יעיל במיוחד להערכת יצירה פתוחה, שבה אין טקסט ייחוס קבוע<sup>[\[5\]](https://systems-analysis.info/int/LLM_quality_metrics_%E2%80%94_%D7%9E%D7%93%D7%93%D7%99_%D7%90%D7%99%D7%9B%D7%95%D7%AA_%D7%9E%D7%95%D7%93%D7%9C%D7%99_%D7%A9%D7%A4%D7%94_%D7%92%D7%93%D7%95%D7%9C%D7%99%D7%9D#cite_note-distribution-metrics-5)</sup>.

#### מדדים פנימיים של מידול שפה

- **פרפלקסיה** (Perplexity): מדד בסיסי המודד עד כמה טוב מודל שפה מנבא רצף טקסט. הוא משקף את חוסר הוודאות של המודל בניבוי ה-token הבא. ערכי פרפלקסיה נמוכים יותר מצביעים על ביצועים טובים יותר<sup>[\[6\]](https://systems-analysis.info/int/LLM_quality_metrics_%E2%80%94_%D7%9E%D7%93%D7%93%D7%99_%D7%90%D7%99%D7%9B%D7%95%D7%AA_%D7%9E%D7%95%D7%93%D7%9C%D7%99_%D7%A9%D7%A4%D7%94_%D7%92%D7%93%D7%95%D7%9C%D7%99%D7%9D#cite_note-intrinsic-metrics-6)</sup>.
- **דיוק ומדד F1**: נמצאים בשימוש נרחב במשימות סיווג ובמערכות שאלות ותשובות. מדד F1 הוא ממוצע הרמוני בין דיוק ושלמות, המספק הערכה מאוזנת<sup>[\[6\]](https://systems-analysis.info/int/LLM_quality_metrics_%E2%80%94_%D7%9E%D7%93%D7%93%D7%99_%D7%90%D7%99%D7%9B%D7%95%D7%AA_%D7%9E%D7%95%D7%93%D7%9C%D7%99_%D7%A9%D7%A4%D7%94_%D7%92%D7%93%D7%95%D7%9C%D7%99%D7%9D#cite_note-intrinsic-metrics-6)</sup>.

### הערכה בהשתתפות אדם

הערכה אנושית נותרת ה"תקן הזהב", מכיוון שמדדים אוטומטיים לעיתים קרובות אינם מסוגלים לתפוס היבטים עדינים של איכות, כגון קוהרנטיות, יצירתיות ורלוונטיות<sup>[\[7\]](https://systems-analysis.info/int/LLM_quality_metrics_%E2%80%94_%D7%9E%D7%93%D7%93%D7%99_%D7%90%D7%99%D7%9B%D7%95%D7%AA_%D7%9E%D7%95%D7%93%D7%9C%D7%99_%D7%A9%D7%A4%D7%94_%D7%92%D7%93%D7%95%D7%9C%D7%99%D7%9D#cite_note-human-eval-7)</sup>.

- **הערכה ישירה**: מומחים או עובדי קראודסורסינג מעריכים את איכות היצירה על פי סולם נתון (למשל, מ-1 עד 5) לפי קריטריונים כגון רהיטות וקוהרנטיות.
- **הערכה השוואתית**: המעריכים מתבקשים להשוות בין פלטים של שניים או יותר מודלים ולבחור את הטוב ביותר (השוואה זוגית) או לדרג אותם מהטוב ביותר לגרוע ביותר.

חסרונות ההערכה האנושית הם עלות גבוהה, קושי בהרחבה וסובייקטיביות<sup>[\[7\]](https://systems-analysis.info/int/LLM_quality_metrics_%E2%80%94_%D7%9E%D7%93%D7%93%D7%99_%D7%90%D7%99%D7%9B%D7%95%D7%AA_%D7%9E%D7%95%D7%93%D7%9C%D7%99_%D7%A9%D7%A4%D7%94_%D7%92%D7%93%D7%95%D7%9C%D7%99%D7%9D#cite_note-human-eval-7)</sup>.

### הערכה באמצעות LLM (LLM-as-a-Judge)

גישה חדשה שבה מודל שפה אחד (בדרך כלל חזק יותר) משמש להערכת תשובות של מודל אחר. לדוגמה, GPT-4 יכול לדרג פלטים של מודלים לפי קריטריונים נתונים. שיטה זו מספקת חלופה ניתנת להרחבה להערכה אנושית, אם כי יש לה אתגרים משלה, כגון רגישות לסגנון ה-prompt ונטייה פוטנציאלית להטיה<sup>[\[8\]](https://systems-analysis.info/int/LLM_quality_metrics_%E2%80%94_%D7%9E%D7%93%D7%93%D7%99_%D7%90%D7%99%D7%9B%D7%95%D7%AA_%D7%9E%D7%95%D7%93%D7%9C%D7%99_%D7%A9%D7%A4%D7%94_%D7%92%D7%93%D7%95%D7%9C%D7%99%D7%9D#cite_note-llm-as-judge-8)</sup>.

## מדדים ו-benchmarks מתמחים

להערכת היבטים ספציפיים של ביצועים ואמינות LLM משתמשים במדדים ו-benchmarks מתמחים.

### אמינות עובדתית

מעריכה את יכולת המודל לייצר מידע אמין ולהימנע מהלוצינציות.

- **TruthfulQA**: benchmark שפותח במיוחד למדידת הנטייה של מודלים לייצר תשובות המבוססות על מיתוסים ואמונות שגויות נפוצות. מהמודל נדרש לתת תשובות נכונות עובדתית ולא רק פופולריות<sup>[\[9\]](https://systems-analysis.info/int/LLM_quality_metrics_%E2%80%94_%D7%9E%D7%93%D7%93%D7%99_%D7%90%D7%99%D7%9B%D7%95%D7%AA_%D7%9E%D7%95%D7%93%D7%9C%D7%99_%D7%A9%D7%A4%D7%94_%D7%92%D7%93%D7%95%D7%9C%D7%99%D7%9D#cite_note-security-metrics-9)</sup>.

### בטיחות ואתיקה

- **הערכת רעילות**: מודדת את נוכחות תוכן פוגעני או מזיק. לשם כך נעשה שימוש במסווגים מתמחים ו-API, למשל, **Perspective API**<sup>[\[9\]](https://systems-analysis.info/int/LLM_quality_metrics_%E2%80%94_%D7%9E%D7%93%D7%93%D7%99_%D7%90%D7%99%D7%9B%D7%95%D7%AA_%D7%9E%D7%95%D7%93%D7%9C%D7%99_%D7%A9%D7%A4%D7%94_%D7%92%D7%93%D7%95%D7%9C%D7%99%D7%9D#cite_note-security-metrics-9)</sup>.
- **הערכת הטיה והוגנות**: מעריכה האם המודל מפגין התנהגות מפלה כלפי קבוצות דמוגרפיות שונות. מחקרים מראים כי LLM עשויים לשמר ולחזק סטריאוטיפים חברתיים מנתוני האימון<sup>[\[10\]](https://systems-analysis.info/int/LLM_quality_metrics_%E2%80%94_%D7%9E%D7%93%D7%93%D7%99_%D7%90%D7%99%D7%9B%D7%95%D7%AA_%D7%9E%D7%95%D7%93%D7%9C%D7%99_%D7%A9%D7%A4%D7%94_%D7%92%D7%93%D7%95%D7%9C%D7%99%D7%9D#cite_note-bias-metrics-10)</sup>.
- **SafetyBench**: benchmark מקיף להערכת בטיחות, הכולל בדיקת עמידות מול adversarial attacks ויכולת להימנע מיצירת תוכן מזיק<sup>[\[11\]](https://systems-analysis.info/int/LLM_quality_metrics_%E2%80%94_%D7%9E%D7%93%D7%93%D7%99_%D7%90%D7%99%D7%9B%D7%95%D7%AA_%D7%9E%D7%95%D7%93%D7%9C%D7%99_%D7%A9%D7%A4%D7%94_%D7%92%D7%93%D7%95%D7%9C%D7%99%D7%9D#cite_note-safety-bench-11)</sup>.

### benchmarks מקיפים

- **MMLU** (Massive Multitask Language Understanding): אחד ה-benchmarks הנמצאים בשימוש נרחב ביותר, הכולל שאלות רב-ברירה ב-57 נושאים, ממתמטיקה יסודית ועד למשפט בינלאומי. הוא מעריך את רוחב ועומק הידע של המודל<sup>[\[12\]](https://systems-analysis.info/int/LLM_quality_metrics_%E2%80%94_%D7%9E%D7%93%D7%93%D7%99_%D7%90%D7%99%D7%9B%D7%95%D7%AA_%D7%9E%D7%95%D7%93%D7%9C%D7%99_%D7%A9%D7%A4%D7%94_%D7%92%D7%93%D7%95%D7%9C%D7%99%D7%9D#cite_note-comprehensive-benchmarks-12)</sup>.
- **BIG-bench** (Beyond the Imitation Game): מכיל למעלה מ-204 משימות שפותחו להערכת יכולות החורגות מגבולות מודלי השפה הסטנדרטיים, כולל משימות ממשחק שחמט ועד ניחוש אמוג'י<sup>[\[12\]](https://systems-analysis.info/int/LLM_quality_metrics_%E2%80%94_%D7%9E%D7%93%D7%93%D7%99_%D7%90%D7%99%D7%9B%D7%95%D7%AA_%D7%9E%D7%95%D7%93%D7%9C%D7%99_%D7%A9%D7%A4%D7%94_%D7%92%D7%93%D7%95%D7%9C%D7%99%D7%9D#cite_note-comprehensive-benchmarks-12)</sup>.

## אתגרים ומגבלות

- **בעיית הקורלציה**: מדדים אוטומטיים מסורתיים כגון BLEU ו-ROUGE לעיתים קרובות מתואמים בצורה גרועה עם הערכות אנושיות, במיוחד במשימות יצירתיות<sup>[\[13\]](https://systems-analysis.info/int/LLM_quality_metrics_%E2%80%94_%D7%9E%D7%93%D7%93%D7%99_%D7%90%D7%99%D7%9B%D7%95%D7%AA_%D7%9E%D7%95%D7%93%D7%9C%D7%99_%D7%A9%D7%A4%D7%94_%D7%92%D7%93%D7%95%D7%9C%D7%99%D7%9D#cite_note-challenges-correlation-13)</sup>.
- **זיהום נתונים (Data Contamination)**: קיים סיכון שנתוני הבדיקה של ה-benchmark עלולים להיכלל בסט האימון של המודל, מה שמוביל להערכות מנופחות ולא אמינות<sup>[\[14\]](https://systems-analysis.info/int/LLM_quality_metrics_%E2%80%94_%D7%9E%D7%93%D7%93%D7%99_%D7%90%D7%99%D7%9B%D7%95%D7%AA_%D7%9E%D7%95%D7%93%D7%9C%D7%99_%D7%A9%D7%A4%D7%94_%D7%92%D7%93%D7%95%D7%9C%D7%99%D7%9D#cite_note-challenges-contamination-14)</sup>.
- **הערכה רב-לשונית**: רוב המדדים וה-benchmarks הקיימים מתמקדים בשפה האנגלית, מה שמגביל את ישימותם להערכת יכולות רב-לשוניות של LLM<sup>[\[15\]](https://systems-analysis.info/int/LLM_quality_metrics_%E2%80%94_%D7%9E%D7%93%D7%93%D7%99_%D7%90%D7%99%D7%9B%D7%95%D7%AA_%D7%9E%D7%95%D7%93%D7%9C%D7%99_%D7%A9%D7%A4%D7%94_%D7%92%D7%93%D7%95%D7%9C%D7%99%D7%9D#cite_note-challenges-multilingual-15)</sup>.

## קישורים חיצוניים

- What Are LLM Benchmarks? — מאמר סקירה מאת IBM
- 20 LLM evaluation benchmarks and how they work — מדריך ל-benchmarks מאת Evidently AI

## ספרות

- Papineni, K. et al. (2002). *Bleu: a Method for Automatic Evaluation of Machine Translation*. ACL:P02-1040.
- Lin, C.-Y. (2004). *ROUGE: A Package for Automatic Evaluation of Summaries*. ACL:W04-1013.
- Banerjee, S.; Lavie, A. (2005). *METEOR: An Automatic Metric for MT Evaluation with Improved Correlation with Human Judgments*. ACL:W05-0909.
- Zhang, T. et al. (2019). *BERTScore: Evaluating Text Generation with BERT*. arXiv:1904.09675.
- Pillutla, K. et al. (2021). *MAUVE: Measuring the Gap Between Neural Text and Human Text using Divergence Frontiers*. arXiv:2102.01454.
- Lin, S. et al. (2021). *TruthfulQA: Measuring How Models Mimic Human Falsehoods*. arXiv:2109.07958.
- Parrish, A. et al. (2021). *BBQ: A Hand-Built Bias Benchmark for Question Answering*. arXiv:2110.08193.
- Dhamala, J. et al. (2021). *BOLD: Dataset and Metrics for Measuring Biases in Open-Ended Language Generation*. arXiv:2101.11718.
- Hendrycks, D. et al. (2020). *Measuring Massive Multitask Language Understanding*. arXiv:2009.03300.
- Srivastava, A. et al. (2022). *Beyond the Imitation Game: Quantifying and Extrapolating the Capabilities of Language Models*. arXiv:2206.04615.
- Zhang, Z. et al. (2023). *SafetyBench: Evaluating the Safety of Large Language Models*. arXiv:2309.07045.
- Huang, H. et al. (2024). *An Empirical Study of LLM-as-a-Judge for LLM Evaluation: Fine-Tuned Judge Model is not a General Substitute for GPT-4*. arXiv:2403.02839.
- Chiang, W.-L. et al. (2024). *Chatbot Arena: An Open Platform for Evaluating LLMs by Human Preference*. arXiv:2403.04132.
- Gu, J. et al. (2024). *A Survey on LLM-as-a-Judge*. arXiv:2411.15594.
- Li, S. et al. (2025). *LLMs Cannot Reliably Judge (Yet?): A Comprehensive Assessment on the Robustness of LLM-as-a-Judge*. arXiv:2506.09443.

## הערות

1.  <span id="cite_note-perplexity-overview-1">↑ <sup>[1.0](https://systems-analysis.info/int/LLM_quality_metrics_%E2%80%94_%D7%9E%D7%93%D7%93%D7%99_%D7%90%D7%99%D7%9B%D7%95%D7%AA_%D7%9E%D7%95%D7%93%D7%9C%D7%99_%D7%A9%D7%A4%D7%94_%D7%92%D7%93%D7%95%D7%9C%D7%99%D7%9D#cite_ref-perplexity-overview_1-0)</sup> <sup>[1.1](https://systems-analysis.info/int/LLM_quality_metrics_%E2%80%94_%D7%9E%D7%93%D7%93%D7%99_%D7%90%D7%99%D7%9B%D7%95%D7%AA_%D7%9E%D7%95%D7%93%D7%9C%D7%99_%D7%A9%D7%A4%D7%94_%D7%92%D7%93%D7%95%D7%9C%D7%99%D7%9D#cite_ref-perplexity-overview_1-1)</sup> «Метрики качества LLM». *Perplexity AI*.</span>
2.  <span id="cite_note-perplexity-security-2">[↑](https://systems-analysis.info/int/LLM_quality_metrics_%E2%80%94_%D7%9E%D7%93%D7%93%D7%99_%D7%90%D7%99%D7%9B%D7%95%D7%AA_%D7%9E%D7%95%D7%93%D7%9C%D7%99_%D7%A9%D7%A4%D7%94_%D7%92%D7%93%D7%95%D7%9C%D7%99%D7%9D#cite_ref-perplexity-security_2-0) «Специализированные метрики безопасности». *Perplexity AI*.</span>
3.  <span id="cite_note-ngram-metrics-3">↑ <sup>[3.0](https://systems-analysis.info/int/LLM_quality_metrics_%E2%80%94_%D7%9E%D7%93%D7%93%D7%99_%D7%90%D7%99%D7%9B%D7%95%D7%AA_%D7%9E%D7%95%D7%93%D7%9C%D7%99_%D7%A9%D7%A4%D7%94_%D7%92%D7%93%D7%95%D7%9C%D7%99%D7%9D#cite_ref-ngram-metrics_3-0)</sup> <sup>[3.1](https://systems-analysis.info/int/LLM_quality_metrics_%E2%80%94_%D7%9E%D7%93%D7%93%D7%99_%D7%90%D7%99%D7%9B%D7%95%D7%AA_%D7%9E%D7%95%D7%93%D7%9C%D7%99_%D7%A9%D7%A4%D7%94_%D7%92%D7%93%D7%95%D7%9C%D7%99%D7%9D#cite_ref-ngram-metrics_3-1)</sup> <sup>[3.2](https://systems-analysis.info/int/LLM_quality_metrics_%E2%80%94_%D7%9E%D7%93%D7%93%D7%99_%D7%90%D7%99%D7%9B%D7%95%D7%AA_%D7%9E%D7%95%D7%93%D7%9C%D7%99_%D7%A9%D7%A4%D7%94_%D7%92%D7%93%D7%95%D7%9C%D7%99%D7%9D#cite_ref-ngram-metrics_3-2)</sup> «Традиционные метрики оценки текста». *Perplexity AI*.</span>
4.  <span id="cite_note-semantic-metrics-4">[↑](https://systems-analysis.info/int/LLM_quality_metrics_%E2%80%94_%D7%9E%D7%93%D7%93%D7%99_%D7%90%D7%99%D7%9B%D7%95%D7%AA_%D7%9E%D7%95%D7%93%D7%9C%D7%99_%D7%A9%D7%A4%D7%94_%D7%92%D7%93%D7%95%D7%9C%D7%99%D7%9D#cite_ref-semantic-metrics_4-0) «Семантические метрики». *Perplexity AI*.</span>
5.  <span id="cite_note-distribution-metrics-5">[↑](https://systems-analysis.info/int/LLM_quality_metrics_%E2%80%94_%D7%9E%D7%93%D7%93%D7%99_%D7%90%D7%99%D7%9B%D7%95%D7%AA_%D7%9E%D7%95%D7%93%D7%9C%D7%99_%D7%A9%D7%A4%D7%94_%D7%92%D7%93%D7%95%D7%9C%D7%99%D7%9D#cite_ref-distribution-metrics_5-0) «Метрики на основе распределений». *Perplexity AI*.</span>
6.  <span id="cite_note-intrinsic-metrics-6">↑ <sup>[6.0](https://systems-analysis.info/int/LLM_quality_metrics_%E2%80%94_%D7%9E%D7%93%D7%93%D7%99_%D7%90%D7%99%D7%9B%D7%95%D7%AA_%D7%9E%D7%95%D7%93%D7%9C%D7%99_%D7%A9%D7%A4%D7%94_%D7%92%D7%93%D7%95%D7%9C%D7%99%D7%9D#cite_ref-intrinsic-metrics_6-0)</sup> <sup>[6.1](https://systems-analysis.info/int/LLM_quality_metrics_%E2%80%94_%D7%9E%D7%93%D7%93%D7%99_%D7%90%D7%99%D7%9B%D7%95%D7%AA_%D7%9E%D7%95%D7%93%D7%9C%D7%99_%D7%A9%D7%A4%D7%94_%D7%92%D7%93%D7%95%D7%9C%D7%99%D7%9D#cite_ref-intrinsic-metrics_6-1)</sup> «Intrinsic метрики». *Perplexity AI*.</span>
7.  <span id="cite_note-human-eval-7">↑ <sup>[7.0](https://systems-analysis.info/int/LLM_quality_metrics_%E2%80%94_%D7%9E%D7%93%D7%93%D7%99_%D7%90%D7%99%D7%9B%D7%95%D7%AA_%D7%9E%D7%95%D7%93%D7%9C%D7%99_%D7%A9%D7%A4%D7%94_%D7%92%D7%93%D7%95%D7%9C%D7%99%D7%9D#cite_ref-human-eval_7-0)</sup> <sup>[7.1](https://systems-analysis.info/int/LLM_quality_metrics_%E2%80%94_%D7%9E%D7%93%D7%93%D7%99_%D7%90%D7%99%D7%9B%D7%95%D7%AA_%D7%9E%D7%95%D7%93%D7%9C%D7%99_%D7%A9%D7%A4%D7%94_%D7%92%D7%93%D7%95%D7%9C%D7%99%D7%9D#cite_ref-human-eval_7-1)</sup> «Оценка с участием человека». *Perplexity AI*.</span>
8.  <span id="cite_note-llm-as-judge-8">[↑](https://systems-analysis.info/int/LLM_quality_metrics_%E2%80%94_%D7%9E%D7%93%D7%93%D7%99_%D7%90%D7%99%D7%9B%D7%95%D7%AA_%D7%9E%D7%95%D7%93%D7%9C%D7%99_%D7%A9%D7%A4%D7%94_%D7%92%D7%93%D7%95%D7%9C%D7%99%D7%9D#cite_ref-llm-as-judge_8-0) «LLM-as-a-Judge». *Perplexity AI*.</span>
9.  <span id="cite_note-security-metrics-9">↑ <sup>[9.0](https://systems-analysis.info/int/LLM_quality_metrics_%E2%80%94_%D7%9E%D7%93%D7%93%D7%99_%D7%90%D7%99%D7%9B%D7%95%D7%AA_%D7%9E%D7%95%D7%93%D7%9C%D7%99_%D7%A9%D7%A4%D7%94_%D7%92%D7%93%D7%95%D7%9C%D7%99%D7%9D#cite_ref-security-metrics_9-0)</sup> <sup>[9.1](https://systems-analysis.info/int/LLM_quality_metrics_%E2%80%94_%D7%9E%D7%93%D7%93%D7%99_%D7%90%D7%99%D7%9B%D7%95%D7%AA_%D7%9E%D7%95%D7%93%D7%9C%D7%99_%D7%A9%D7%A4%D7%94_%D7%92%D7%93%D7%95%D7%9C%D7%99%D7%9D#cite_ref-security-metrics_9-1)</sup> «Специализированные метрики безопасности». *Perplexity AI*.</span>
10. <span id="cite_note-bias-metrics-10">[↑](https://systems-analysis.info/int/LLM_quality_metrics_%E2%80%94_%D7%9E%D7%93%D7%93%D7%99_%D7%90%D7%99%D7%9B%D7%95%D7%AA_%D7%9E%D7%95%D7%93%D7%9C%D7%99_%D7%A9%D7%A4%D7%94_%D7%92%D7%93%D7%95%D7%9C%D7%99%D7%9D#cite_ref-bias-metrics_10-0) «Предвзятость и справедливость». *Perplexity AI*.</span>
11. <span id="cite_note-safety-bench-11">[↑](https://systems-analysis.info/int/LLM_quality_metrics_%E2%80%94_%D7%9E%D7%93%D7%93%D7%99_%D7%90%D7%99%D7%9B%D7%95%D7%AA_%D7%9E%D7%95%D7%93%D7%9C%D7%99_%D7%A9%D7%A4%D7%94_%D7%92%D7%93%D7%95%D7%9C%D7%99%D7%9D#cite_ref-safety-bench_11-0) «Benchmark'ы безопасности». *Perplexity AI*.</span>
12. <span id="cite_note-comprehensive-benchmarks-12">↑ <sup>[12.0](https://systems-analysis.info/int/LLM_quality_metrics_%E2%80%94_%D7%9E%D7%93%D7%93%D7%99_%D7%90%D7%99%D7%9B%D7%95%D7%AA_%D7%9E%D7%95%D7%93%D7%9C%D7%99_%D7%A9%D7%A4%D7%94_%D7%92%D7%93%D7%95%D7%9C%D7%99%D7%9D#cite_ref-comprehensive-benchmarks_12-0)</sup> <sup>[12.1](https://systems-analysis.info/int/LLM_quality_metrics_%E2%80%94_%D7%9E%D7%93%D7%93%D7%99_%D7%90%D7%99%D7%9B%D7%95%D7%AA_%D7%9E%D7%95%D7%93%D7%9C%D7%99_%D7%A9%D7%A4%D7%94_%D7%92%D7%93%D7%95%D7%9C%D7%99%D7%9D#cite_ref-comprehensive-benchmarks_12-1)</sup> «Comprehensive оценка». *Perplexity AI*.</span>
13. <span id="cite_note-challenges-correlation-13">[↑](https://systems-analysis.info/int/LLM_quality_metrics_%E2%80%94_%D7%9E%D7%93%D7%93%D7%99_%D7%90%D7%99%D7%9B%D7%95%D7%AA_%D7%9E%D7%95%D7%93%D7%9C%D7%99_%D7%A9%D7%A4%D7%94_%D7%92%D7%93%D7%95%D7%9C%D7%99%D7%9D#cite_ref-challenges-correlation_13-0) «Проблемы корреляции». *Perplexity AI*.</span>
14. <span id="cite_note-challenges-contamination-14">[↑](https://systems-analysis.info/int/LLM_quality_metrics_%E2%80%94_%D7%9E%D7%93%D7%93%D7%99_%D7%90%D7%99%D7%9B%D7%95%D7%AA_%D7%9E%D7%95%D7%93%D7%9C%D7%99_%D7%A9%D7%A4%D7%94_%D7%92%D7%93%D7%95%D7%9C%D7%99%D7%9D#cite_ref-challenges-contamination_14-0) «Загрязнение данных». *Perplexity AI*.</span>
15. <span id="cite_note-challenges-multilingual-15">[↑](https://systems-analysis.info/int/LLM_quality_metrics_%E2%80%94_%D7%9E%D7%93%D7%93%D7%99_%D7%90%D7%99%D7%9B%D7%95%D7%AA_%D7%9E%D7%95%D7%93%D7%9C%D7%99_%D7%A9%D7%A4%D7%94_%D7%92%D7%93%D7%95%D7%9C%D7%99%D7%9D#cite_ref-challenges-multilingual_15-0) «Многоязычная оценка». *Perplexity AI*.</span>