---
title: "LLM quality metrics — เมตริกคุณภาพ LLM"
source: "https://systems-analysis.info/int/LLM_quality_metrics_%E2%80%94_%E0%B9%80%E0%B8%A1%E0%B8%95%E0%B8%A3%E0%B8%B4%E0%B8%81%E0%B8%84%E0%B8%B8%E0%B8%93%E0%B8%A0%E0%B8%B2%E0%B8%9E_LLM"
wiki: "systems-analysis.info/int"
article: "LLM_quality_metrics_—_เมตริกคุณภาพ_LLM"
language: "th"
categories:
  - "Category:Large language models"
  - "Category:LLM evaluation"
  - "Category:Machine learning"
  - "Category:Thai"
revision_id: 3665
wiki_created_at: 2026-09-06T23:24:10Z
wiki_modified_at: 2026-09-06T23:24:10Z
downloaded_at: 2026-09-07T22:58:12Z
---

# LLM quality metrics — เมตริกคุณภาพ LLM

**เมตริกคุณภาพของโมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM)** — คือแนวทางเชิงระบบและชุดเครื่องมือมาตรฐานสำหรับวัดประสิทธิภาพของโมเดลภาษาในด้านต่าง ๆ ครอบคลุมความแม่นยำ ความปลอดภัย ความเป็นธรรม และความน่าเชื่อถือ<sup>[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/LLM_quality_metrics_%E2%80%94_%E0%B9%80%E0%B8%A1%E0%B8%95%E0%B8%A3%E0%B8%B4%E0%B8%81%E0%B8%84%E0%B8%B8%E0%B8%93%E0%B8%A0%E0%B8%B2%E0%B8%9E_LLM#cite_note-perplexity-overview-1)</sup> เมื่อ LLM ถูกนำไปใช้งานอย่างแพร่หลายมากขึ้นในด้านที่มีความสำคัญเชิงวิกฤต เช่น การดูแลสุขภาพ การเงิน และการศึกษา จึงเกิดความจำเป็นเร่งด่วนในการประเมินแบบองค์รวมและเป็นกลาง<sup>[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/LLM_quality_metrics_%E2%80%94_%E0%B9%80%E0%B8%A1%E0%B8%95%E0%B8%A3%E0%B8%B4%E0%B8%81%E0%B8%84%E0%B8%B8%E0%B8%93%E0%B8%A0%E0%B8%B2%E0%B8%9E_LLM#cite_note-perplexity-security-2)</sup>

เมตริกและ benchmark ทำหน้าที่สำคัญหลายประการ ได้แก่ ช่วยให้เปรียบเทียบโมเดลต่าง ๆ ได้อย่างเป็นกลาง ติดตามความก้าวหน้าในการพัฒนา ระบุจุดอ่อน และสร้างความโปร่งใสในผลลัพธ์สำหรับนักวิจัยและผู้ปฏิบัติงาน<sup>[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/LLM_quality_metrics_%E2%80%94_%E0%B9%80%E0%B8%A1%E0%B8%95%E0%B8%A3%E0%B8%B4%E0%B8%81%E0%B8%84%E0%B8%B8%E0%B8%93%E0%B8%A0%E0%B8%B2%E0%B8%9E_LLM#cite_note-perplexity-overview-1)</sup>

## หมวดหมู่ของเมตริก

เมตริกสำหรับประเมิน LLM สามารถแบ่งออกได้เป็นหลายหมวดหมู่หลัก ได้แก่ เมตริกอัตโนมัติ การประเมินโดยมนุษย์ และเมตริกเฉพาะทางสำหรับประเมินความปลอดภัยและความน่าเชื่อถือ

### เมตริกอัตโนมัติ

เมตริกเหล่านี้ช่วยให้ประเมินได้อย่างรวดเร็วและปรับขนาดได้โดยไม่ต้องอาศัยมนุษย์

#### เมตริกบนพื้นฐาน n-gram

เมตริกดั้งเดิมที่วัดความตรงกันของคำศัพท์ระหว่างข้อความที่สร้างขึ้นกับข้อความอ้างอิง

- **BLEU** (Bilingual Evaluation Understudy): พัฒนาขึ้นในตอนแรกเพื่อประเมินคุณภาพของการแปลด้วยเครื่อง วัดความแม่นยำของการตรงกันของ n-gram (ลำดับของ n คำ) และใช้บทลงโทษสำหรับข้อความที่สร้างขึ้นซึ่งสั้นเกินไป<sup>[\[3\]](https://systems-analysis.info/int/LLM_quality_metrics_%E2%80%94_%E0%B9%80%E0%B8%A1%E0%B8%95%E0%B8%A3%E0%B8%B4%E0%B8%81%E0%B8%84%E0%B8%B8%E0%B8%93%E0%B8%A0%E0%B8%B2%E0%B8%9E_LLM#cite_note-ngram-metrics-3)</sup>
- **ROUGE** (Recall-Oriented Understudy for Gisting Evaluation): มุ่งเน้นที่ความครบถ้วน โดยวัดว่า n-gram จากข้อความอ้างอิงปรากฏอยู่ในข้อความที่สร้างขึ้นได้ดีเพียงใด มีประสิทธิภาพเป็นพิเศษสำหรับประเมินงานสรุปความ<sup>[\[3\]](https://systems-analysis.info/int/LLM_quality_metrics_%E2%80%94_%E0%B9%80%E0%B8%A1%E0%B8%95%E0%B8%A3%E0%B8%B4%E0%B8%81%E0%B8%84%E0%B8%B8%E0%B8%93%E0%B8%A0%E0%B8%B2%E0%B8%9E_LLM#cite_note-ngram-metrics-3)</sup>
- **METEOR**: ขยายความสามารถของ BLEU โดยคำนึงถึงคำพ้องความหมาย คำที่มีรากศัพท์เดียวกัน และรูปแบบทางสัณฐานวิทยา ซึ่งช่วยให้สอดคล้องกับการประเมินของมนุษย์ได้ดียิ่งขึ้น<sup>[\[3\]](https://systems-analysis.info/int/LLM_quality_metrics_%E2%80%94_%E0%B9%80%E0%B8%A1%E0%B8%95%E0%B8%A3%E0%B8%B4%E0%B8%81%E0%B8%84%E0%B8%B8%E0%B8%93%E0%B8%A0%E0%B8%B2%E0%B8%9E_LLM#cite_note-ngram-metrics-3)</sup>

#### เมตริกเชิงความหมาย

เมตริกเหล่านี้ใช้ embedding ตามบริบทเพื่อประเมินความใกล้เคียงทางความหมาย ไม่ใช่เพียงแค่การตรงกันของคำศัพท์

- **BERTScore**: คำนวณความคล้ายคลึงทางความหมายระหว่าง token ของข้อความที่สร้างขึ้นและข้อความอ้างอิง โดยใช้ embedding จากโมเดล BERT ซึ่งช่วยให้จดจำความเท่าเทียมกันทางความหมายได้แม้จะมีการใช้ถ้อยคำที่แตกต่างกัน<sup>[\[4\]](https://systems-analysis.info/int/LLM_quality_metrics_%E2%80%94_%E0%B9%80%E0%B8%A1%E0%B8%95%E0%B8%A3%E0%B8%B4%E0%B8%81%E0%B8%84%E0%B8%B8%E0%B8%93%E0%B8%A0%E0%B8%B2%E0%B8%9E_LLM#cite_note-semantic-metrics-4)</sup>
- **MAUVE**: วัดความแตกต่างระหว่างการกระจายตัวของข้อความที่สร้างโดยเครื่องและข้อความของมนุษย์ในปริภูมิ embedding มีประสิทธิภาพเป็นพิเศษสำหรับประเมินการสร้างข้อความแบบเปิด ซึ่งไม่มีข้อความอ้างอิงที่ตายตัว<sup>[\[5\]](https://systems-analysis.info/int/LLM_quality_metrics_%E2%80%94_%E0%B9%80%E0%B8%A1%E0%B8%95%E0%B8%A3%E0%B8%B4%E0%B8%81%E0%B8%84%E0%B8%B8%E0%B8%93%E0%B8%A0%E0%B8%B2%E0%B8%9E_LLM#cite_note-distribution-metrics-5)</sup>

#### เมตริกภายในของการสร้างแบบจำลองภาษา

- **Perplexity** (ค่าความสับสน): เมตริกพื้นฐานที่วัดว่าโมเดลภาษาทำนายลำดับข้อความได้ดีเพียงใด สะท้อนถึงความไม่แน่ใจของโมเดลในการทำนาย token ถัดไป ค่า Perplexity ที่ต่ำกว่าบ่งชี้ถึงประสิทธิภาพที่ดีกว่า<sup>[\[6\]](https://systems-analysis.info/int/LLM_quality_metrics_%E2%80%94_%E0%B9%80%E0%B8%A1%E0%B8%95%E0%B8%A3%E0%B8%B4%E0%B8%81%E0%B8%84%E0%B8%B8%E0%B8%93%E0%B8%A0%E0%B8%B2%E0%B8%9E_LLM#cite_note-intrinsic-metrics-6)</sup>
- **ความแม่นยำและค่า F1**: ใช้กันอย่างแพร่หลายในงานจำแนกประเภทและระบบถาม-ตอบ ค่า F1 คือค่าเฉลี่ยฮาร์มอนิกระหว่างความแม่นยำและความครบถ้วน ซึ่งให้การประเมินที่สมดุล<sup>[\[6\]](https://systems-analysis.info/int/LLM_quality_metrics_%E2%80%94_%E0%B9%80%E0%B8%A1%E0%B8%95%E0%B8%A3%E0%B8%B4%E0%B8%81%E0%B8%84%E0%B8%B8%E0%B8%93%E0%B8%A0%E0%B8%B2%E0%B8%9E_LLM#cite_note-intrinsic-metrics-6)</sup>

### การประเมินโดยมนุษย์

การประเมินโดยมนุษย์ยังคงเป็น "มาตรฐานทอง" เนื่องจากเมตริกอัตโนมัติมักไม่สามารถจับแง่มุมละเอียดอ่อนของคุณภาพ เช่น ความสอดคล้อง ความสร้างสรรค์ และความเกี่ยวข้อง<sup>[\[7\]](https://systems-analysis.info/int/LLM_quality_metrics_%E2%80%94_%E0%B9%80%E0%B8%A1%E0%B8%95%E0%B8%A3%E0%B8%B4%E0%B8%81%E0%B8%84%E0%B8%B8%E0%B8%93%E0%B8%A0%E0%B8%B2%E0%B8%9E_LLM#cite_note-human-eval-7)</sup>

- **การประเมินโดยตรง**: ผู้เชี่ยวชาญหรือผู้ประเมินจาก crowdsource ให้คะแนนคุณภาพของการสร้างข้อความตามมาตราส่วนที่กำหนด (เช่น 1 ถึง 5) ตามเกณฑ์ต่าง ๆ เช่น ความคล่องแคล่วและความสอดคล้อง
- **การประเมินเชิงเปรียบเทียบ**: ผู้ประเมินได้รับการขอให้เปรียบเทียบผลลัพธ์จากโมเดลสองตัวขึ้นไปและเลือกตัวที่ดีกว่า (การเปรียบเทียบแบบคู่) หรือจัดลำดับจากดีที่สุดไปยังแย่ที่สุด

ข้อเสียของการประเมินโดยมนุษย์ ได้แก่ ต้นทุนสูง ขยายขนาดได้ยาก และความเป็นอัตวิสัย<sup>[\[7\]](https://systems-analysis.info/int/LLM_quality_metrics_%E2%80%94_%E0%B9%80%E0%B8%A1%E0%B8%95%E0%B8%A3%E0%B8%B4%E0%B8%81%E0%B8%84%E0%B8%B8%E0%B8%93%E0%B8%A0%E0%B8%B2%E0%B8%9E_LLM#cite_note-human-eval-7)</sup>

### การประเมินด้วย LLM (LLM-as-a-Judge)

แนวทางใหม่ที่ใช้โมเดลภาษาตัวหนึ่ง (โดยปกติมีประสิทธิภาพสูงกว่า) เพื่อประเมินคำตอบของโมเดลอื่น ตัวอย่างเช่น GPT-4 สามารถจัดลำดับผลลัพธ์ของโมเดลต่าง ๆ ตามเกณฑ์ที่กำหนด วิธีนี้ให้ทางเลือกที่ปรับขนาดได้สำหรับการประเมินโดยมนุษย์ แม้ว่าจะมีความท้าทายบางประการ เช่น ความอ่อนไหวต่อรูปแบบของ prompt และอคติที่อาจเกิดขึ้น<sup>[\[8\]](https://systems-analysis.info/int/LLM_quality_metrics_%E2%80%94_%E0%B9%80%E0%B8%A1%E0%B8%95%E0%B8%A3%E0%B8%B4%E0%B8%81%E0%B8%84%E0%B8%B8%E0%B8%93%E0%B8%A0%E0%B8%B2%E0%B8%9E_LLM#cite_note-llm-as-judge-8)</sup>

## เมตริกและ benchmark เฉพาะทาง

สำหรับการประเมินแง่มุมเฉพาะของประสิทธิภาพและความน่าเชื่อถือของ LLM จะใช้เมตริกและ benchmark เฉพาะทาง

### ความน่าเชื่อถือเชิงข้อเท็จจริง

ประเมินความสามารถของโมเดลในการสร้างข้อมูลที่เป็นความจริงและไม่เกิดการ hallucination

- **TruthfulQA**: benchmark ที่ออกแบบมาโดยเฉพาะเพื่อวัดแนวโน้มของโมเดลในการสร้างคำตอบที่อิงจากความเชื่อผิด ๆ และความเข้าใจผิดที่แพร่หลาย โดยกำหนดให้โมเดลให้คำตอบที่ถูกต้องตามข้อเท็จจริง ไม่ใช่แค่คำตอบที่นิยม<sup>[\[9\]](https://systems-analysis.info/int/LLM_quality_metrics_%E2%80%94_%E0%B9%80%E0%B8%A1%E0%B8%95%E0%B8%A3%E0%B8%B4%E0%B8%81%E0%B8%84%E0%B8%B8%E0%B8%93%E0%B8%A0%E0%B8%B2%E0%B8%9E_LLM#cite_note-security-metrics-9)</sup>

### ความปลอดภัยและจริยธรรม

- **การประเมินความเป็นพิษ**: วัดการปรากฏของเนื้อหาที่ไม่เหมาะสมหรือเป็นอันตราย โดยใช้ตัวจำแนกประเภทเฉพาะทางและ API เช่น **Perspective API**<sup>[\[9\]](https://systems-analysis.info/int/LLM_quality_metrics_%E2%80%94_%E0%B9%80%E0%B8%A1%E0%B8%95%E0%B8%A3%E0%B8%B4%E0%B8%81%E0%B8%84%E0%B8%B8%E0%B8%93%E0%B8%A0%E0%B8%B2%E0%B8%9E_LLM#cite_note-security-metrics-9)</sup>
- **การประเมินอคติและความเป็นธรรม**: ประเมินว่าโมเดลแสดงพฤติกรรมเลือกปฏิบัติต่อกลุ่มประชากรต่าง ๆ หรือไม่ การวิจัยแสดงให้เห็นว่า LLM อาจคงและขยายอคติทางสังคมจาก dataset ที่ใช้ฝึกอบรม<sup>[\[10\]](https://systems-analysis.info/int/LLM_quality_metrics_%E2%80%94_%E0%B9%80%E0%B8%A1%E0%B8%95%E0%B8%A3%E0%B8%B4%E0%B8%81%E0%B8%84%E0%B8%B8%E0%B8%93%E0%B8%A0%E0%B8%B2%E0%B8%9E_LLM#cite_note-bias-metrics-10)</sup>
- **SafetyBench**: benchmark ครอบคลุมสำหรับประเมินความปลอดภัย รวมถึงการตรวจสอบความทนทานต่อการโจมตีแบบ adversarial และความสามารถในการหลีกเลี่ยงการสร้างเนื้อหาที่เป็นอันตราย<sup>[\[11\]](https://systems-analysis.info/int/LLM_quality_metrics_%E2%80%94_%E0%B9%80%E0%B8%A1%E0%B8%95%E0%B8%A3%E0%B8%B4%E0%B8%81%E0%B8%84%E0%B8%B8%E0%B8%93%E0%B8%A0%E0%B8%B2%E0%B8%9E_LLM#cite_note-safety-bench-11)</sup>

### Benchmark ครอบคลุม

- **MMLU** (Massive Multitask Language Understanding): หนึ่งใน benchmark ที่ใช้กันอย่างแพร่หลายที่สุด ประกอบด้วยคำถามแบบเลือกตอบใน 57 วิชา ตั้งแต่คณิตศาสตร์พื้นฐานไปจนถึงกฎหมายระหว่างประเทศ ประเมินความกว้างและความลึกของความรู้ของโมเดล<sup>[\[12\]](https://systems-analysis.info/int/LLM_quality_metrics_%E2%80%94_%E0%B9%80%E0%B8%A1%E0%B8%95%E0%B8%A3%E0%B8%B4%E0%B8%81%E0%B8%84%E0%B8%B8%E0%B8%93%E0%B8%A0%E0%B8%B2%E0%B8%9E_LLM#cite_note-comprehensive-benchmarks-12)</sup>
- **BIG-bench** (Beyond the Imitation Game): ประกอบด้วยงานมากกว่า 204 รายการที่ออกแบบมาเพื่อประเมินความสามารถที่อยู่นอกเหนือขีดความสามารถของโมเดลภาษามาตรฐาน รวมถึงงานตั้งแต่การเล่นหมากรุกไปจนถึงการทายอิโมจิ<sup>[\[12\]](https://systems-analysis.info/int/LLM_quality_metrics_%E2%80%94_%E0%B9%80%E0%B8%A1%E0%B8%95%E0%B8%A3%E0%B8%B4%E0%B8%81%E0%B8%84%E0%B8%B8%E0%B8%93%E0%B8%A0%E0%B8%B2%E0%B8%9E_LLM#cite_note-comprehensive-benchmarks-12)</sup>

## ความท้าทายและข้อจำกัด

- **ปัญหาความสัมพันธ์**: เมตริกอัตโนมัติดั้งเดิม เช่น BLEU และ ROUGE มักมีความสัมพันธ์กับการประเมินของมนุษย์ต่ำ โดยเฉพาะในงานสร้างสรรค์<sup>[\[13\]](https://systems-analysis.info/int/LLM_quality_metrics_%E2%80%94_%E0%B9%80%E0%B8%A1%E0%B8%95%E0%B8%A3%E0%B8%B4%E0%B8%81%E0%B8%84%E0%B8%B8%E0%B8%93%E0%B8%A0%E0%B8%B2%E0%B8%9E_LLM#cite_note-challenges-correlation-13)</sup>
- **การปนเปื้อนของข้อมูล (Data Contamination)**: มีความเสี่ยงที่ข้อมูลทดสอบของ benchmark อาจรวมอยู่ใน dataset ฝึกอบรมของโมเดล ซึ่งนำไปสู่การประเมินที่สูงเกินจริงและไม่น่าเชื่อถือ<sup>[\[14\]](https://systems-analysis.info/int/LLM_quality_metrics_%E2%80%94_%E0%B9%80%E0%B8%A1%E0%B8%95%E0%B8%A3%E0%B8%B4%E0%B8%81%E0%B8%84%E0%B8%B8%E0%B8%93%E0%B8%A0%E0%B8%B2%E0%B8%9E_LLM#cite_note-challenges-contamination-14)</sup>
- **การประเมินหลายภาษา**: เมตริกและ benchmark ที่มีอยู่ส่วนใหญ่มุ่งเน้นที่ภาษาอังกฤษ ซึ่งจำกัดการนำไปใช้ในการประเมินความสามารถหลายภาษาของ LLM<sup>[\[15\]](https://systems-analysis.info/int/LLM_quality_metrics_%E2%80%94_%E0%B9%80%E0%B8%A1%E0%B8%95%E0%B8%A3%E0%B8%B4%E0%B8%81%E0%B8%84%E0%B8%B8%E0%B8%93%E0%B8%A0%E0%B8%B2%E0%B8%9E_LLM#cite_note-challenges-multilingual-15)</sup>

## อ้างอิง

- What Are LLM Benchmarks? — บทความภาพรวมจาก IBM
- 20 LLM evaluation benchmarks and how they work — คู่มือ benchmark จาก Evidently AI

## วรรณกรรม

- 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.

## หมายเหตุ

1.  <span id="cite_note-perplexity-overview-1">↑ <sup>[1.0](https://systems-analysis.info/int/LLM_quality_metrics_%E2%80%94_%E0%B9%80%E0%B8%A1%E0%B8%95%E0%B8%A3%E0%B8%B4%E0%B8%81%E0%B8%84%E0%B8%B8%E0%B8%93%E0%B8%A0%E0%B8%B2%E0%B8%9E_LLM#cite_ref-perplexity-overview_1-0)</sup> <sup>[1.1](https://systems-analysis.info/int/LLM_quality_metrics_%E2%80%94_%E0%B9%80%E0%B8%A1%E0%B8%95%E0%B8%A3%E0%B8%B4%E0%B8%81%E0%B8%84%E0%B8%B8%E0%B8%93%E0%B8%A0%E0%B8%B2%E0%B8%9E_LLM#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_%E0%B9%80%E0%B8%A1%E0%B8%95%E0%B8%A3%E0%B8%B4%E0%B8%81%E0%B8%84%E0%B8%B8%E0%B8%93%E0%B8%A0%E0%B8%B2%E0%B8%9E_LLM#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_%E0%B9%80%E0%B8%A1%E0%B8%95%E0%B8%A3%E0%B8%B4%E0%B8%81%E0%B8%84%E0%B8%B8%E0%B8%93%E0%B8%A0%E0%B8%B2%E0%B8%9E_LLM#cite_ref-ngram-metrics_3-0)</sup> <sup>[3.1](https://systems-analysis.info/int/LLM_quality_metrics_%E2%80%94_%E0%B9%80%E0%B8%A1%E0%B8%95%E0%B8%A3%E0%B8%B4%E0%B8%81%E0%B8%84%E0%B8%B8%E0%B8%93%E0%B8%A0%E0%B8%B2%E0%B8%9E_LLM#cite_ref-ngram-metrics_3-1)</sup> <sup>[3.2](https://systems-analysis.info/int/LLM_quality_metrics_%E2%80%94_%E0%B9%80%E0%B8%A1%E0%B8%95%E0%B8%A3%E0%B8%B4%E0%B8%81%E0%B8%84%E0%B8%B8%E0%B8%93%E0%B8%A0%E0%B8%B2%E0%B8%9E_LLM#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_%E0%B9%80%E0%B8%A1%E0%B8%95%E0%B8%A3%E0%B8%B4%E0%B8%81%E0%B8%84%E0%B8%B8%E0%B8%93%E0%B8%A0%E0%B8%B2%E0%B8%9E_LLM#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_%E0%B9%80%E0%B8%A1%E0%B8%95%E0%B8%A3%E0%B8%B4%E0%B8%81%E0%B8%84%E0%B8%B8%E0%B8%93%E0%B8%A0%E0%B8%B2%E0%B8%9E_LLM#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_%E0%B9%80%E0%B8%A1%E0%B8%95%E0%B8%A3%E0%B8%B4%E0%B8%81%E0%B8%84%E0%B8%B8%E0%B8%93%E0%B8%A0%E0%B8%B2%E0%B8%9E_LLM#cite_ref-intrinsic-metrics_6-0)</sup> <sup>[6.1](https://systems-analysis.info/int/LLM_quality_metrics_%E2%80%94_%E0%B9%80%E0%B8%A1%E0%B8%95%E0%B8%A3%E0%B8%B4%E0%B8%81%E0%B8%84%E0%B8%B8%E0%B8%93%E0%B8%A0%E0%B8%B2%E0%B8%9E_LLM#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_%E0%B9%80%E0%B8%A1%E0%B8%95%E0%B8%A3%E0%B8%B4%E0%B8%81%E0%B8%84%E0%B8%B8%E0%B8%93%E0%B8%A0%E0%B8%B2%E0%B8%9E_LLM#cite_ref-human-eval_7-0)</sup> <sup>[7.1](https://systems-analysis.info/int/LLM_quality_metrics_%E2%80%94_%E0%B9%80%E0%B8%A1%E0%B8%95%E0%B8%A3%E0%B8%B4%E0%B8%81%E0%B8%84%E0%B8%B8%E0%B8%93%E0%B8%A0%E0%B8%B2%E0%B8%9E_LLM#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_%E0%B9%80%E0%B8%A1%E0%B8%95%E0%B8%A3%E0%B8%B4%E0%B8%81%E0%B8%84%E0%B8%B8%E0%B8%93%E0%B8%A0%E0%B8%B2%E0%B8%9E_LLM#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_%E0%B9%80%E0%B8%A1%E0%B8%95%E0%B8%A3%E0%B8%B4%E0%B8%81%E0%B8%84%E0%B8%B8%E0%B8%93%E0%B8%A0%E0%B8%B2%E0%B8%9E_LLM#cite_ref-security-metrics_9-0)</sup> <sup>[9.1](https://systems-analysis.info/int/LLM_quality_metrics_%E2%80%94_%E0%B9%80%E0%B8%A1%E0%B8%95%E0%B8%A3%E0%B8%B4%E0%B8%81%E0%B8%84%E0%B8%B8%E0%B8%93%E0%B8%A0%E0%B8%B2%E0%B8%9E_LLM#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_%E0%B9%80%E0%B8%A1%E0%B8%95%E0%B8%A3%E0%B8%B4%E0%B8%81%E0%B8%84%E0%B8%B8%E0%B8%93%E0%B8%A0%E0%B8%B2%E0%B8%9E_LLM#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_%E0%B9%80%E0%B8%A1%E0%B8%95%E0%B8%A3%E0%B8%B4%E0%B8%81%E0%B8%84%E0%B8%B8%E0%B8%93%E0%B8%A0%E0%B8%B2%E0%B8%9E_LLM#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_%E0%B9%80%E0%B8%A1%E0%B8%95%E0%B8%A3%E0%B8%B4%E0%B8%81%E0%B8%84%E0%B8%B8%E0%B8%93%E0%B8%A0%E0%B8%B2%E0%B8%9E_LLM#cite_ref-comprehensive-benchmarks_12-0)</sup> <sup>[12.1](https://systems-analysis.info/int/LLM_quality_metrics_%E2%80%94_%E0%B9%80%E0%B8%A1%E0%B8%95%E0%B8%A3%E0%B8%B4%E0%B8%81%E0%B8%84%E0%B8%B8%E0%B8%93%E0%B8%A0%E0%B8%B2%E0%B8%9E_LLM#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_%E0%B9%80%E0%B8%A1%E0%B8%95%E0%B8%A3%E0%B8%B4%E0%B8%81%E0%B8%84%E0%B8%B8%E0%B8%93%E0%B8%A0%E0%B8%B2%E0%B8%9E_LLM#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_%E0%B9%80%E0%B8%A1%E0%B8%95%E0%B8%A3%E0%B8%B4%E0%B8%81%E0%B8%84%E0%B8%B8%E0%B8%93%E0%B8%A0%E0%B8%B2%E0%B8%9E_LLM#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_%E0%B9%80%E0%B8%A1%E0%B8%95%E0%B8%A3%E0%B8%B4%E0%B8%81%E0%B8%84%E0%B8%B8%E0%B8%93%E0%B8%A0%E0%B8%B2%E0%B8%9E_LLM#cite_ref-challenges-multilingual_15-0) «Многоязычная оценка». *Perplexity AI*.</span>