Toutes les ressources premium et membres pour 8,99 €/mois, en abonnement sans engagement. Voir les offres

PalateKit

Menu

Demander une ressource

Décrivez en une phrase la ressource qui vous manque. Nous vous écrirons quand elle sera publiée.

0 / 280

Débloquer PalateKit

Tout débloquer

Offre

Le paiement vaut acceptation de nos conditions générales de vente.

Paiement sécurisé par Stripe. Reçus et factures envoyés par e-mail.

Content de vous revoir

Connectez-vous pour installer, télécharger ou sauvegarder cette ressource. Un compte gratuit suffit pour les ressources gratuites.

Calibrer un juge LLM sur des étiquettes humaines v1.0.0

Utilisez cette ressource pour vérifier qu'un juge LLM s'accorde aux évaluations humaines avant de s'y fier

Nouveau

  • 435 téléchargements
  • 106 mentions J'aime
  • 146 sauvegardes

Gratuit

Installer avec la CLI

Dans un terminal, depuis le dossier voulu :

npx --yes palatekit@latest install llm-judge-calibration

Sans option, la skill va dans ~/.agents/skills/ ; ajoutez --agent claude-code (ou codex, cursor…) pour viser un agent.

Première fois : connectez la CLI avec

npx --yes palatekit@latest login

L'agent répartit vos traces étiquetées par un humain entre jeux d'entraînement, de développement et de test, puis mesure les taux de vrais positifs et de vrais négatifs du juge. Il vous aide à itérer sur le prompt et à examiner les désaccords. Vous obtenez un juge validé et une formule de correction du biais.

Choisie surtout par

Mise à jour le 2 novembre 2026

Carte de la skill « Calibrer un juge LLM sur des étiquettes humaines »

Caractéristiques

Guides d'installation
Génère avec
Le modèle de votre agent
Licence
MIT

Ressources similaires

Tout voir

Ce que vous obtenez

  • SKILL.md : découpage des données (entraînement, développement, test) et mesure du TPR et du TNR
  • SKILL.md : examen des désaccords, itérations et correction du biais

Pour qui

  • Vous avez rédigé un prompt de juge et voulez vérifier qu'il suit les étiquettes humaines
  • Vous disposez d'environ 100 traces étiquetées Pass/Fail

Pas pour qui

    Étiquettes

    • juge llm
    • calibration
    • tpr tnr
    • évaluation

    À propos

    Vous dites

    « Calibre mon juge sur les 100 traces étiquetées. Je veux un TPR et un TNR supérieurs à 90 %. »

    Carte de la skill « Calibrer un juge LLM sur des étiquettes humaines »

    Skill publiée par hamelsmu sous licence MIT. Fichiers livrés dans leur version d'origine, en anglais.

    Voir plus

    Comment l'utiliser

    1. Installez la skill dans le dossier de skills de votre agent
    2. Demandez à votre agent de vérifier qu'un juge LLM s'accorde aux évaluations humaines avant de s'y fier
    3. Relisez et ajustez le résultat

    Aperçu du contenu

    Fichiers

    • LICENSE1,1 Ko
    • NOTICE-PALATEKIT.md0,5 Ko
    • SKILL.md8,9 Ko

    Origine et licence

    Référencée sans modification

    Auteur
    hamelsmu
    Source
    github.com/hamelsmu/evals-skills/tree/22418da2bfb159f28a1b0dcf64e969e14ae56c99/skills/validate-evaluator
    Licence
    MIT

    Notice

    « validate-evaluator » (hamelsmu, MIT) livré dans sa version d'origine : fiche en français et en anglais par PalateKit.

    Avis des utilisateurs

    –

    Aucune note pour l'instant

    Chargement des avis…

    Supprimer votre avis ?

    Votre note et votre commentaire seront retirés de la fiche.