Долгое время люди были задействованы для выполнения некоторых из наиболее избыточных задач во имя процессов и рабочих процессов. Такое посвящение человеческих сил выполнению монотонной работы привело к снижению использования способностей и ресурсов для решения проблем, которые на самом деле требуют человеческих способностей.
Однако с появлением искусственного интеллекта (ИИ), в частности Gen AI и родственных ему технологий, таких как модели большого языка (LLM), мы успешно автоматизировали избыточные задачи. Это открыло людям возможность усовершенствовать свои навыки и взять на себя нишевые обязанности, которые имеют реальное влияние в реальном мире.
В то же время предприятия открыли новый потенциал ИИ в виде вариантов использования и приложений в различных потоках, все чаще полагаясь на него для получения аналитической информации, практических действий, разрешения конфликтов и даже прогнозирования результатов. Показатели также показывают, что к 2025 году более 750 миллионов приложений будут работать на LLM.
Поскольку программы LLM приобретают все большую известность, именно мы, технические эксперты и технологические предприятия, должны открыть уровень 2, который основан на ответственных и этических аспектах искусственного интеллекта. Поскольку программы LLM влияют на решения в таких чувствительных областях, как здравоохранение, юриспруденция, цепочка поставок и т. д., потребность в надежных и надежных моделях становится неизбежной.
Итак, как мы можем гарантировать, что LLM заслуживают доверия? Как нам добавить уровень доверия и подотчетности при разработке LLM?
Оценка LLM это ответ. В этой статье мы подробно расскажем, что такое оценка LLM, некоторые Метрики оценки LLM, его важность и многое другое.
Итак, начнем.
Что такое оценка LLM?
Проще говоря, оценка LLM — это процесс оценки функциональности LLM в аспектах, касающихся:
- точность
- Эффективность
- Доверие
- И безопасность
Оценка LLM служит свидетельством его эффективности и дает разработчикам и заинтересованным сторонам четкое понимание его сильных сторон, ограничений, масштабов улучшений и многого другого. Такая практика оценки также обеспечивает постоянную оптимизацию и калибровку проектов LLM, чтобы они всегда соответствовали бизнес-целям и предполагаемым результатам.
[Также Читайте: Мультимодальный ИИ: полное руководство по учебным данным и бизнес-приложениям]
Почему нам нужно оценивать LLM?
LLM, такие как GPT 4.o, Gemini и другие, становятся все более неотъемлемой частью нашей повседневной жизни. Помимо потребительских аспектов, предприятия адаптируют и внедряют LLM для выполнения множества своих организационных задач посредством развертывания чат-ботов, в здравоохранении для автоматизации планирования встреч, в логистике для управления автопарком и многого другого.
По мере роста зависимости от LLM становится крайне важно, чтобы такие модели давали точные и контекстуальные ответы. Процесс Оценка LLM сводится к таким факторам, как:
- Улучшение функциональности и эффективности LLM и укрепление их авторитета
- Повышение безопасности за счет снижения предвзятости и возникновения вредных и ненавистнических реакций.
- Удовлетворение потребностей пользователей, чтобы они могли генерировать человеческие реакции в ситуациях, как случайных, так и критических.
- Выявление пробелов с точки зрения областей, в которых модель нуждается в улучшении.
- Оптимизация адаптации домена для плавной отраслевой интеграции
- Тестирование многоязычной поддержки и многое другое
Применение оценки эффективности LLM
LLM являются критически важными развертываниями на предприятиях. Даже будучи инструментом для потребителя, LLM имеет серьезные последствия для принятия решений.
Вот почему их строгая оценка выходит за рамки академического упражнения. Это строгий процесс, который необходимо внедрить на культурном уровне, чтобы избежать негативных последствий.
Чтобы дать вам краткое представление о том, почему оценки LLM важны, вот несколько причин:
Оцените производительность
Производительность LLM постоянно оптимизируется даже после развертывания. Их оценки дают общее представление о том, как они понимают человеческий язык и вводимые данные, как точно обрабатывают требования и извлекают соответствующую информацию.
Это широко достигается за счет включения различных показателей, соответствующих LLM и бизнес-целям.
Выявить и смягчить предвзятость
Оценки LLM играют решающую роль в обнаружении и устранении систематических ошибок в моделях. На этапе обучения модели вводится смещение через наборы обучающих данных. Такие наборы данных часто приводят к односторонним результатам, которые изначально предвзяты. А предприятия не могут позволить себе запускать программы LLM, наполненные предвзятостью. Чтобы последовательно устранить предвзятость в системах, проводятся оценки, чтобы сделать модель более объективной и этичной.
Основная оценка истины
Этот метод анализирует и сравнивает результаты, полученные с помощью LLMS, с фактическими фактами и результатами. Маркируя результаты, результаты сопоставляются с их точностью и актуальностью. Это приложение позволяет разработчикам понять сильные и слабые стороны модели, что позволяет им в дальнейшем принимать корректирующие меры и методы оптимизации.
Сравнение моделей
Интеграция LLM на уровне предприятия включает в себя различные факторы, такие как компетентность модели в предметной области, наборы данных, на которых она обучается, и многое другое. На этапе объективного исследования LLM оцениваются на основе своих моделей, чтобы помочь заинтересованным сторонам понять, какая модель предложит наилучшие и точные результаты для их направления бизнеса.
Системы оценки LLM
Существуют разнообразные системы и показатели для оценки функциональности LLM. Однако не существует какого-либо эмпирического правила, которое можно было бы реализовать, и предпочтение Система оценки LLM сводится к конкретным требованиям и целям проекта. Не вдаваясь в технические подробности, давайте разберемся с некоторыми распространенными структурами.
Контекстная оценка
Эта структура сопоставляет предметную область или бизнес-контекст предприятия и его общую цель с функциональностью создаваемого LLM. Такой подход гарантирует, что ответы, тон, язык и другие аспекты результатов будут адаптированы к контексту и актуальности, а также отсутствие каких-либо ассигнований во избежание репутационного ущерба.
Например, программа LLM, предназначенная для использования в школах или академических учреждениях, будет оцениваться на предмет языка, предвзятости, дезинформации, токсичности и многого другого. С другой стороны, LLM, развернутый в качестве чат-бота для магазина электронной коммерции, будет оцениваться по анализу текста, точности генерируемых результатов, способности разрешать конфликты при минимальном разговоре и многому другому.
Для лучшего понимания, вот список показателей оценки, идеально подходящих для оценки с учетом контекста:
| Релевантность: | Соответствует ли ответ модели подсказке/запросу пользователя? |
| Точность вопрос-ответ | Это оценивает способность модели генерировать ответы на прямые и понятные подсказки. |
| Оценка BLEU | Сокращенно «Двуязычное исследование оценки», оно оценивает выходные данные модели и человеческие ссылки, чтобы увидеть, насколько близки ответы к ответам человека. |
| Токсичность | Это проверяет, являются ли ответы честными и чистыми, лишенными вредоносного или разжигающего ненависть содержания. |
| РАЗБОЙНЫЙ счет | ROGUE означает дублер, ориентированный на запоминание, для Gisting Evaluation и понимает соотношение справочного контента к его сгенерированному резюме. |
| галлюцинация | Насколько точен и фактически верен ответ, генерируемый моделью? Галлюцинирует ли модель нелогичными или странными реакциями? |
Оценка, управляемая пользователем
Это считается золотым стандартом оценки и предполагает присутствие человека при тщательном изучении результатов LLM. Хотя это невероятно, чтобы понять тонкости, связанные с подсказками и результатами, часто это отнимает много времени, особенно когда речь идет о крупномасштабных амбициях.
UI/UX-метрики
С одной стороны, стандартная производительность LLM, а с другой — пользовательский опыт. Оба имеют резкие различия, когда дело доходит до выбора показателей оценки. Чтобы запустить процесс, вы можете учитывать такие факторы, как:
- Удовлетворенность пользователей: что чувствует пользователь при использовании LLM? Расстраиваются ли они, когда их подсказки неправильно понимают?
- Время ответа: считают ли пользователи, что модели требуется слишком много времени для генерации ответа? Насколько пользователи удовлетворены функциональностью, скоростью и точностью конкретной модели?
- Исправление ошибок: ошибки случаются, но эффективно ли модель исправляет свою ошибку и генерирует соответствующий ответ? Сохраняет ли он свой авторитет и доверие, генерируя идеальные ответы?
Метрики пользовательского опыта устанавливают Эталон оценки LLM в этих аспектах, давая разработчикам представление о том, как оптимизировать их производительность.
Контрольные задачи
Одна из других известных платформ включает в себя такие оценки, как MT Bench, AlpacaEval, MMMU, GAIA и другие. Эти рамки включают наборы стандартизированных вопросов и ответов для оценки эффективности моделей. Одно из основных отличий между другими подходами заключается в том, что они представляют собой общие рамки, которые идеально подходят для объективного анализа LLM. Они работают с общими наборами данных и не могут предоставить важную информацию о функциональности моделей в отношении конкретных областей, намерений или целей.
Оценка модели LLM против. LLM Система оценкиz
Давайте немного углубимся в понимание различных типов методов оценки LLM. Познакомившись со всеобъемлющим спектром методологий оценки, разработчики и заинтересованные стороны смогут лучше оценивать модели и контекстуально согласовывать свои цели и результаты.
Помимо оценки модели LLM, существует отдельная концепция, называемая оценкой системы LLM. В то время как первый помогает оценить объективную производительность и возможности модели, оценка системы LLM оценивает производительность модели в конкретном контексте, условиях или структуре. При этом упор делается на предметную область модели и реальное приложение, а также на взаимодействие пользователя с ней.
| Оценка модели | Оценка системы |
| Основное внимание уделяется производительности и функциональности модели. | Он фокусируется на эффективности модели в отношении ее конкретного варианта использования. |
| Общая комплексная оценка по различным сценариям и показателям | Оперативное проектирование и оптимизация для улучшения пользовательского опыта |
| Включение таких показателей, как согласованность, сложность, MMLU и т. д. | Включение таких показателей, как отзыв, точность, показатели успеха для конкретной системы и т. д. |
| Результаты оценки напрямую влияют на фундаментальное развитие | Результаты оценки влияют и повышают удовлетворенность и взаимодействие пользователей. |
Понимание различий между онлайн- и офлайн-оценками
LLM можно оценивать как онлайн, так и офлайн. Каждый из них имеет свой набор плюсов и минусов и идеально подходит для конкретных требований. Чтобы понять это дальше, давайте разберемся в различиях.
| Онлайн-оценка | Оффлайн оценка |
| Оценка происходит между LLM и реальными данными, предоставленными пользователем. | Это проводится в сознательной среде интеграции с существующими наборами данных. |
| Это фиксирует эффективность LLM в реальном времени и оценивает удовлетворенность пользователей и отзывы в режиме реального времени. | Это гарантирует, что производительность соответствует основным критериям функционирования, позволяющим использовать модель вживую. |
| Это идеальное упражнение после запуска, позволяющее еще больше оптимизировать производительность LLM и повысить удобство работы пользователей. | Это идеально подходит для подготовки к запуску модели и подготовки ее к выходу на рынок. |
Лучшие практики оценки LLM
Хотя процесс оценки LLM сложен, систематический подход может сделать его безупречным как с точки зрения бизнес-операций, так и с точки зрения функциональности LLM. Давайте рассмотрим некоторые лучшие практики оценки LLM.
Включение LLMOps
С философской точки зрения LLMOps похож на DevOps, фокусируясь преимущественно на автоматизации, непрерывном развитии и расширении сотрудничества. Разница здесь в том, что LLMOps обеспечивает сотрудничество между учеными, операционными группами и разработчиками машинного обучения.
Кроме того, он также помогает автоматизировать конвейеры машинного обучения и имеет структуры для постоянного мониторинга производительности модели для получения обратной связи и оптимизации. Полное использование LLMOps гарантирует масштабируемость, гибкость и надежность ваших моделей, а также их соответствие мандатам и нормативной базе.
Максимальная реальная оценка
Один из проверенных временем способов реализовать строгий процесс оценки LLM — провести как можно больше реальных оценок. Хотя оценки в контролируемых средах хороши для оценки стабильности и функциональности модели, лакмусовой бумажкой является то, когда модели взаимодействуют с людьми на другой стороне. Они склонны к неожиданным и причудливым сценариям, что вынуждает их изучать новые методы и механизмы реагирования.
Арсенал показателей оценки
Монолитный подход к использованию показателей оценки только приводит к синдрому туннельного зрения при моделировании производительности. Для более целостного представления, дающего всестороннее представление об эффективности LLM, рекомендуется использовать разнообразные показатели анализа.
Это должно быть как можно более широким и исчерпывающим, включая связность, беглость, точность, релевантность, контекстуальное понимание, время, необходимое для поиска, и многое другое. Чем больше точек соприкосновения оценки, тем лучше оптимизация.
[Также Читайте: Человеческий контакт: оценка реальной эффективности программ LLM]
Критические меры сравнительного анализа для оптимизации эффективности LLM
Бенчмаркинг модели необходим для запуска процессов уточнения и оптимизации. Чтобы проложить путь к беспрепятственному процессу сравнительного анализа, необходим систематический и структурированный подход. Здесь мы определяем 5-шаговый процесс, который поможет вам добиться этого.
- Курирование эталонных задач, которые включают в себя разнообразные простые и сложные задачи, поэтому бенчмаркинг проводится по всему спектру сложностей и возможностей модели.
- Подготовка набора данных: уникальные наборы данных без систематических ошибок для оценки эффективности модели.
- Внедрение шлюза LLM и точная настройка процессов для обеспечения беспрепятственного решения языковых задач LLM.
- Оценки с использованием правильных показателей для объективного подхода к процессу сравнительного анализа и закладки прочной основы для функциональности модели.
- Анализ результатов и итеративная обратная связь, запускающая цикл процесса оптимизации вывода для дальнейшего улучшения производительности модели.
Завершение этого пятиэтапного процесса даст вам целостное понимание вашего LLM и его функциональности с помощью различных сценариев и показателей. В качестве сводки используемых показателей оценки производительности приведем краткую таблицу:
| Метрика | Цель | Кейсы |
| растерянность | Для измерения любой неопределенности при прогнозировании следующих токенов | Владение языком |
| ROGUE | Чтобы сравнить справочный текст и выходные данные модели | Задачи, специфичные для обобщения |
| Разнообразие | Оценить разнообразие полученных результатов | Разнообразие и креативность в ответах |
| Человеческая оценка | Чтобы люди были в курсе, чтобы определить субъективное понимание и опыт работы с моделью. | Согласованность и актуальность |
Оценка LLM: сложный, но необходимый процесс
Оценка LLM является очень технической и сложной задачей. С учетом вышесказанного, это также процесс, который нельзя пропустить, учитывая его важность. Для наилучшего продвижения вперед предприятия могут смешивать и сопоставлять системы оценки LLM, чтобы найти баланс между оценкой относительной функциональности своих моделей и их оптимизацией для интеграции предметной области на этапе GTM (выход на рынок).
Помимо функциональности, оценка LLM также имеет решающее значение для повышения уверенности в том, что предприятия создают системы искусственного интеллекта. Поскольку Шаип является сторонником этических и ответственных стратегий и подходов в области искусственного интеллекта, мы всегда ручаемся и выступаем за строгую тактику оценки.
Мы искренне верим, что эта статья познакомила вас с концепцией оценки LLM и что вы лучше понимаете, насколько это важно для безопасных и надежных инноваций и развития искусственного интеллекта.
