De mult timp, oamenii au fost dislocați pentru a executa unele dintre cele mai redundante sarcini în numele proceselor și fluxurilor de lucru. Această dedicare a puterii umane pentru a îndeplini sarcini monotone a dus la o utilizare redusă a abilităților și resurselor în rezolvarea preocupărilor care necesită de fapt capacități umane.
Cu toate acestea, odată cu apariția inteligenței artificiale (AI), în special a Gen AI și a tehnologiilor conexe, cum ar fi modelele de limbaj mari (LLM), am automatizat cu succes sarcini redundante. Acest lucru a deschis calea pentru ca oamenii să-și perfecționeze abilitățile și să-și asume responsabilități de nișă care au impact real în lumea reală.
Simultan, companiile au descoperit un potențial nou pentru inteligența artificială sub formă de cazuri de utilizare și aplicații în diverse fluxuri, bazându-se din ce în ce mai mult pe acestea pentru informații, acțiuni concrete, rezolvarea conflictelor și chiar predicții de rezultate. Statisticile arată, de asemenea, că până în 2025, peste 750 de milioane de aplicații vor fi susținute de LLM-uri.
Pe măsură ce LLM-urile câștigă o importanță sporită, este în sarcina noastră experților în tehnologie și întreprinderilor tehnologice să deblocăm nivelul 2, care se bazează pe aspecte AI responsabile și etice. Având în vedere că LLM-urile influențează deciziile în domenii sensibile, cum ar fi asistența medicală, juridic, lanțul de aprovizionare și multe altele, mandatul pentru modele etanșe și sigure devine inevitabil.
Deci, cum ne asigurăm că LLM-urile sunt de încredere? Cum adăugăm un nivel de credibilitate și responsabilitate în timp ce dezvoltăm LLM-uri?
Evaluarea LLM este răspunsul. În acest articol, vom analiza anecdotic ce este evaluarea LLM, câțiva indicatori de evaluare LLM , importanța acesteia și multe altele.
Să începem.
Ce este evaluarea LLM?
În cele mai simple cuvinte, evaluarea LLM este procesul de evaluare a funcționalității unui LLM în aspecte legate de:
- Acuratețe
- Eficiență:
- Încredere
- Și siguranță
Evaluarea unui LLM servește ca o mărturie a performanței sale și oferă dezvoltatorilor și părților interesate o înțelegere clară a punctelor sale forte, limitărilor, domeniul de îmbunătățire și multe altele. Astfel de practici de evaluare asigură, de asemenea, că proiectele LLM sunt optimizate și calibrate în mod constant, astfel încât să fie aliniate permanent cu obiectivele de afaceri și rezultatele scontate.
[Citește și: IA multimodală: Ghidul complet pentru date de instruire și aplicații de afaceri ]
De ce trebuie să evaluăm LLM-urile?
LLM precum GPT 4.o, Gemeni și altele devin din ce în ce mai integrante în viața noastră de zi cu zi. În afară de aspectele legate de consumatori, întreprinderile personalizează și adoptă LLM-uri pentru a-și executa o multitudine de sarcini organizaționale prin implementarea de chatbot, în asistența medicală pentru a automatiza programarea întâlnirilor, în logistică pentru gestionarea flotei și multe altele.
Pe măsură ce dependența de modelele de cunoștințe în cunoștință de cauză (LLM) crește, devine crucial ca astfel de modele să genereze răspunsuri precise și contextuale. Procesul de evaluare a LLM se reduce la factori precum:
- Îmbunătățirea funcționalității și performanței LLM-urilor și întărirea credibilității acestora
- Îmbunătățirea siguranței prin asigurarea atenuării părtinirilor și a generării de răspunsuri dăunătoare și pline de ură
- Să îndeplinească nevoile utilizatorilor, astfel încât aceștia să fie capabili să genereze răspunsuri asemănătoare oamenilor în situații atât ocazionale, cât și critice
- Identificarea lacunelor în ceea ce privește domeniile unui model necesită îmbunătățiri
- Optimizarea adaptării domeniului pentru o integrare fără probleme a industriei
- Testarea suportului multilingv și multe altele
Aplicații ale evaluării performanței LLM
LLM-urile sunt implementări critice în întreprinderi. Chiar și ca instrument pentru un consumator, LLM-urile au implicații grave în luarea deciziilor.
De aceea, evaluarea riguroasă a acestora depășește un exercițiu academic. Este un proces strict care trebuie inculcat la nivel de cultură pentru a se asigura că consecințele negative sunt la distanță.
Pentru a vă oferi o imagine rapidă a motivului pentru care evaluările LLM sunt importante, iată câteva motive:
Evaluați performanța
Performanța LLM este ceva care este optimizat în mod constant chiar și după implementare. Evaluările lor oferă o perspectivă generală asupra modului în care înțeleg limbajul și inputul uman, modul în care procesează cu exactitate cerințele și regăsirea informațiilor relevante.
Acest lucru se realizează pe scară largă prin încorporarea diferitelor valori care sunt aliniate cu LLM și obiectivele de afaceri.
Identificați și atenuați părtinirea
Evaluările LLM joacă un rol crucial în detectarea și eliminarea părtinirii modelelor. În timpul fazei de pregătire a modelului, sunt introduse prejudecăți prin seturile de date de antrenament. Astfel de seturi de date duc adesea la rezultate unilaterale care sunt prejudiciate în mod înnăscut. Și întreprinderile nu își pot permite să lanseze LLM-uri încărcate cu părtinire. Pentru a elimina în mod consecvent părtinirea sistemelor, evaluările sunt efectuate pentru a face modelul mai obiectiv și mai etic.
Evaluarea adevărului de bază
Această metodă analizează și compară rezultatele generate de LLMS cu faptele și rezultatele reale. Prin etichetarea rezultatelor, rezultatele sunt cântărite în raport cu acuratețea și relevanța lor. Această aplicație le permite dezvoltatorilor să înțeleagă punctele forte și limitările modelului, permițându-le să ia în continuare măsuri corective și tehnici de optimizare.
Comparație de modele
Integrările la nivel de întreprindere ale LLM-urilor implică diverși factori, cum ar fi competența în domeniul modelului, seturile de date pe care le instruiesc și nu numai. În timpul fazei de cercetare obiectivă, LLM-urile sunt evaluate pe baza modelelor lor pentru a ajuta părțile interesate să înțeleagă care model ar oferi cele mai bune și precise rezultate pentru linia lor de activitate.
Cadre de evaluare LLM
Există diverse cadre și indicatori disponibili pentru a evalua funcționalitatea LLM-urilor. Cu toate acestea, nu există o regulă generală de implementat, iar preferința pentru un cadru de evaluare LLM se reduce la cerințele și obiectivele specifice proiectului. Fără a intra prea mult în detalii tehnice, haideți să înțelegem câteva cadre comune.
Evaluare specifică contextului
Acest cadru cântărește domeniul sau contextul de afaceri al unei întreprinderi și scopul său general cu funcționalitatea LLM care este construită. Această abordare asigură că răspunsurile, tonul, limbajul și alte aspecte ale rezultatelor sunt adaptate pentru context și relevanță și că nu există alocații pentru a evita deteriorarea reputației.
De exemplu, un LLM conceput pentru a fi implementat în școli sau instituții academice va fi evaluat pentru limbaj, părtinire, dezinformare, toxicitate și multe altele. Pe de altă parte, un LLM care este implementat ca chatbot pentru un magazin de comerț electronic va fi evaluat pentru analiza textului, acuratețea rezultatelor generate, capacitatea de a rezolva conflicte într-o conversație minimă și multe altele.
Pentru o mai bună înțelegere, iată o listă de valori de evaluare ideale pentru evaluarea specifică contextului:
| relevanță | Răspunsul modelului se aliniază cu solicitarea/interogarea unui utilizator? |
| Acuratețea întrebare-răspuns | Aceasta evaluează capacitatea unui model de a genera răspunsuri la solicitări directe și directe. |
| scor BLEU | Abreviat ca Bilingual Evaluation Understudy, acesta evaluează rezultatul unui model și referințele umane pentru a vedea cât de aproape sunt răspunsurile de cele ale unui om. |
| Toxicitate | Aceasta verifică dacă răspunsurile sunt corecte și curate, lipsite de conținut dăunător sau instigator la ură. |
| Scor ROGUE | ROGUE înseamnă Recall-oriented Understudy For Gisting Evaluation și înțelege raportul dintre conținutul de referință și rezumatul generat. |
| Halucinaţie | Cât de exact și corect este un răspuns generat de model? Modelul halucinează răspunsuri ilogice sau bizare? |
Evaluare condusă de utilizator
Considerat standardul de aur al evaluărilor, acesta implică prezența unui om în examinarea performanțelor LLM. Deși este incredibil să înțelegem complexitățile implicate în solicitări și rezultate, este adesea consumator de timp, în special atunci când vine vorba de ambiții la scară largă.
Valori UI/UX
Există performanța standard a unui LLM pe de o parte și există experiența utilizatorului pe de altă parte. Ambele au diferențe majore când vine vorba de alegerea valorilor de evaluare. Pentru a demara procesul, puteți lua în considerare factori precum:
- Satisfacția utilizatorului: cum se simte un utilizator când folosește un LLM? Sunt frustrați când îndemnurile lor sunt înțelese greșit?
- Timp de răspuns: utilizatorii simt că modelul necesită prea mult timp pentru a genera un răspuns? Cât de mulțumiți sunt utilizatorii de funcționalitatea, viteza și acuratețea unui anumit model?
- Recuperarea erorilor: se întâmplă greșeli, dar un model își corectează efectiv greșeala și generează un răspuns adecvat? Își păstrează credibilitatea și încrederea prin generarea de răspunsuri ideale?
Indicatorii privind experiența utilizatorului stabilesc un standard de evaluare LLM în aceste aspecte, oferind dezvoltatorilor informații despre cum să îi optimizeze pentru performanță.
Sarcini de referință
Unul dintre celelalte cadre proeminente include evaluări precum MT Bench, AlpacaEval, MMMU, GAIA și multe altele. Aceste cadre cuprind seturi de întrebări și răspunsuri standardizate pentru a evalua performanța modelelor. Una dintre diferențele majore dintre celelalte abordări și aceasta este că acestea sunt cadre generice care sunt ideale pentru analiza obiectivă a LLM-urilor. Acestea funcționează pe seturi de date generice și este posibil să nu ofere informații esențiale pentru funcționalitatea modelelor în ceea ce privește domeniile, intențiile sau scopurile specifice.
Evaluarea modelului LLM vs. Evaluarea sistemului LLMz
Să mergem puțin mai în profunzime în înțelegerea diferitelor tipuri de tehnici de evaluare LLM. Familiarizându-se cu un spectru general de metodologii de evaluare, dezvoltatorii și părțile interesate sunt într-o poziție mai bună de a evalua mai bine modelele și de a-și alinia obiectivele și rezultatele în mod contextual.
În afară de evaluarea modelului LLM, există un concept distinct numit evaluarea sistemului LLM. În timp ce primul ajută la măsurarea performanței obiective și a capacităților unui model, evaluarea sistemului LLM evaluează performanța unui model într-un anumit context, cadru sau cadru. Acest lucru pune accent pe domeniul unui model și pe aplicația din lumea reală și pe interacțiunea utilizatorului în jurul acestuia.
| Evaluarea modelului | Evaluarea sistemului |
| Se concentrează pe performanța și funcționalitatea unui model. | Se concentrează pe eficacitatea unui model în raport cu cazul său de utilizare specific. |
| Evaluare generică, care cuprinde toate scenariile și valorile diverse | Inginerie și optimizare promptă pentru a îmbunătăți experiența utilizatorului |
| Încorporarea unor metrici precum coerența, complexitatea, MMLU și multe altele | Încorporarea unor valori precum rechemarea, precizia, ratele de succes specifice sistemului și multe altele |
| Rezultatele evaluării influențează direct dezvoltarea fundamentală | Rezultatele evaluării influențează și sporesc satisfacția și interacțiunea utilizatorilor |
Înțelegerea diferențelor dintre evaluările online și offline
LLM-urile pot fi evaluate atât online, cât și offline. Fiecare oferă propriul său set de argumente pro și contra și este ideal pentru cerințe specifice. Pentru a înțelege mai departe acest lucru, să descompunăm diferențele.
| Evaluare online | Evaluare offline |
| Evaluarea are loc între LLM și datele reale furnizate de utilizatori. | Aceasta se realizează într-un mediu de integrare conștient față de seturile de date existente. |
| Aceasta surprinde performanța unui LLM live și evaluează satisfacția utilizatorilor și feedback-ul în timp real. | Acest lucru asigură că performanța îndeplinește criteriile de funcționare de bază eligibile pentru modelul care urmează să fie preluat live. |
| Acesta este ideal ca exercițiu post-lansare, optimizând în continuare performanța LLM pentru o experiență îmbunătățită a utilizatorului. | Acesta este ideal ca exercițiu înainte de lansare, făcând modelul pregătit pentru piață. |
Cele mai bune practici de evaluare LLM
În timp ce procesul de evaluare a LLM-urilor este complex, o abordare sistematică îl poate face perfect atât din punct de vedere al operațiunilor de afaceri, cât și din aspectele funcționalităților LLM. Să ne uităm la câteva bune practici pentru evaluarea LLM-urilor.
Încorporați LLMOps
Din punct de vedere filosofic, LLMOps este similar cu DevOps, concentrându-se în principal pe automatizare, dezvoltare continuă și colaborare sporită. Diferența aici este că LLMOps confirmă colaborarea dintre oamenii de știință de date, echipele de operațiuni și dezvoltatorii de învățare automată.
În plus, ajută și la automatizarea conductelor de învățare automată și are cadre pentru a monitoriza în mod constant performanța modelului pentru feedback și optimizare. Întreaga încorporare a LLMOps asigură că modelele dumneavoastră sunt scalabile, agile și fiabile, pe lângă faptul că sunt conforme cu mandatele și cadrele de reglementare.
Evaluare maximă în lumea reală
Una dintre modalitățile testate în timp de a implementa un proces de evaluare LLM etanș este de a efectua cât mai multe evaluări în lumea reală. În timp ce evaluările în medii controlate sunt bune pentru a măsura stabilitatea și funcționalitatea modelului, testul de turnesol se află atunci când modelele interacționează cu oamenii de pe cealaltă parte. Sunt predispuși la scenarii neașteptate și bizare, obligându-i să învețe noi tehnici și mecanisme de răspuns.
Un arsenal de metrici de evaluare
O abordare monolitică a prezentării valorilor de evaluare aduce doar un sindrom de viziune în tunel pentru a modela performanțe. Pentru o viziune mai holistică, care oferă o vedere cuprinzătoare a performanței LLM, se recomandă să aveți o măsurătoare de analiză diversă.
Acest lucru ar trebui să fie cât mai larg și exhaustiv posibil, incluzând coerența, fluența, precizia, relevanța, înțelegerea contextuală, timpul necesar pentru recuperare și multe altele. Cu cât sunt mai multe puncte de contact de evaluare, cu atât optimizarea este mai bună.
[Citește și: Atingerea umană: Evaluarea eficacității în lumea reală a masteratelor de masterat în drept ]
Măsuri critice de evaluare comparativă pentru a optimiza performanța LLM
Evaluarea comparativă a unui model este esențială pentru a se asigura că procesele de rafinare și optimizare sunt demarate. Pentru a deschide calea pentru un proces de benchmarking fără întreruperi, este necesară o abordare sistematică și structurată. Aici, identificăm un proces în 5 pași care vă va ajuta să realizați acest lucru.
- Curatarea sarcinilor de referință care implică diverse sarcini simple și complexe, astfel încât evaluarea comparativă să aibă loc pe tot spectrul de complexități și capabilități ale unui model
- Pregătirea setului de date, cu seturi de date unice și fără părtinire pentru a evalua performanța unui model
- Încorporarea gateway-ului LLM și a proceselor de reglare fină pentru a se asigura că LLM-urile abordează fără probleme sarcinile lingvistice
- Evaluări care utilizează valorile potrivite pentru a aborda în mod obiectiv procesul de evaluare comparativă și pentru a pune o bază solidă pentru funcționalitatea modelului
- Analiza rezultatelor și feedback iterativ, declanșând o buclă de proces de optimizare a inferenței pentru o rafinare suplimentară a performanței modelului
Finalizarea acestui proces în 5 pași vă va oferi o înțelegere holistică a LLM și a funcționalității sale prin diverse scenarii și valori. Ca un rezumat al valorilor de evaluare a performanței utilizate, iată un tabel rapid:
| metric | Scop | Utilizare caz |
| dezorientare | Pentru a măsura orice incertitudine în prezicerea următoarelor jetoane | Competență lingvistică |
| ROGUE | Pentru a compara textul de referință și rezultatul unui model | Sarcini specifice rezumatului |
| Diversitate | Pentru a evalua varietatea rezultatelor generate | Variație și creativitate în răspunsuri |
| Evaluarea umană | Pentru a avea oamenii în buclă pentru a determina înțelegerea subiectivă și experiența cu un model | Coerență și relevanță |
Evaluare LLM: un proces complex, dar indispensabil
Evaluarea LLM este foarte tehnică și complexă. Acestea fiind spuse, este, de asemenea, un proces care nu poate fi omis, având în vedere crucialitatea sa. Pentru cea mai bună cale de urmat, întreprinderile pot combina și potrivi cadrele de evaluare LLM pentru a găsi un echilibru între evaluarea funcționalității relative a modelelor lor și optimizarea acestora pentru integrarea domeniului în faza GTM (Go To Market).
Pe lângă funcționalitatea lor, evaluarea LLM este, de asemenea, esențială pentru a crește încrederea în sistemele AI pe care le construiesc întreprinderile. Deoarece Shaip este un susținător al strategiilor și abordărilor AI etice și responsabile, garantăm și ne exprimam întotdeauna pentru tactici stricte de evaluare.
Credem cu adevărat că acest articol v-a introdus în conceptul de evaluare a LLM-urilor și că aveți o idee mai bună despre cum este esențial pentru inovarea și progresul AI în condiții de siguranță și securitate.
