От дълго време хората са били разгръщани да изпълняват някои от най-излишните задачи в името на процеси и работни потоци. Тази отдаденост на човешката сила за извършване на монотонна работа доведе до намалено използване на способности и ресурси за разрешаване на проблеми, които всъщност изискват човешки способности.
Въпреки това, с появата на изкуствения интелект (AI), по-специално Gen AI и свързаните с него технологии като големи езикови модели (LLM), ние успешно автоматизирахме излишни задачи. Това проправи пътя за хората да усъвършенстват своите умения и да поемат нишови отговорности, които имат действително въздействие в реалния свят.
Едновременно с това предприятията разкриха по-нов потенциал за AI под формата на случаи на употреба и приложения в различни потоци, като все повече разчитат на тях за прозрения, действия, разрешаване на конфликти и дори прогнози за резултати. Статистика също така разкриват, че до 2025 г. над 750 милиона приложения ще се захранват от LLM.
Тъй като LLM придобиват все по-голяма известност, ние, технически експерти и технологични предприятия, трябва да отключим ниво 2, което се основава на отговорни и етични аспекти на ИИ. С LLM, които влияят върху решенията в чувствителни области като здравеопазване, правни, верига за доставки и други, мандатът за надеждни и херметични модели става неизбежен.
И така, как да гарантираме, че LLM са надеждни? Как да добавим ниво на доверие и отчетност, докато разработваме LLMs?
LLM оценка е отговорът. В тази статия ще разбием анекдотично какво представлява оценката на LLM, някои Метрики за оценка на LLM, важността му и др.
Да започваме.
Какво е LLM оценка?
Най-просто казано, оценяването на LLM е процес на оценка на функционалността на LLM в аспекти, свързани с:
- Точност
- Ефективност
- Доверие
- И безопасност
Оценката на LLM служи като свидетелство за неговото представяне и дава на разработчиците и заинтересованите страни ясно разбиране за неговите силни страни, ограничения, обхват на подобрение и др. Такива практики за оценка също така гарантират, че LLM проектите са последователно оптимизирани и калибрирани, така че да са постоянно приведени в съответствие с бизнес целите и планираните резултати.
Защо трябва да оценяваме LLM?
LLM като GPT 4.o, Gemini и други стават все по-неразделна част от ежедневието ни. Освен потребителските аспекти, предприятията персонализират и приемат LLM, за да изпълняват безброй от своите организационни задачи чрез внедряване на чатботове, в здравеопазването за автоматизиране на планирането на срещи, в логистиката за управление на автопаркове и др.
Тъй като зависимостта от LLMs се увеличава, за такива модели става изключително важно да генерират отговори, които са точни и контекстуални. Процесът на LLM оценка се свежда до фактори като:
- Подобряване на функционалността и производителността на LLM и укрепване на доверието в тях
- Повишаване на безопасността чрез гарантиране на смекчаване на пристрастията и генериране на вредни и омразни реакции
- Посрещане на нуждите на потребителите, така че те да са в състояние да генерират човешки реакции в случайни и критични ситуации
- Идентифициране на пропуски по отношение на областите, в които моделът се нуждае от подобрение
- Оптимизиране на адаптирането на домейна за безпроблемна интеграция в индустрията
- Тестване на многоезична поддръжка и др
Приложения на LLM оценка на ефективността
LLM са критични внедрявания в предприятията. Дори като инструмент за потребителя, LLM имат сериозни последици при вземането на решения.
Ето защо стриктното им оценяване надхвърля едно академично упражнение. Това е строг процес, който трябва да бъде внедрен на културно ниво, за да се гарантира, че негативните последици са далеч.
За да ви дадем бърз поглед защо оценките на LLM са важни, ето няколко причини:
Оценете ефективността
LLM производителността е нещо, което е постоянно оптимизирано дори след внедряване. Техните оценки дават поглед от птичи поглед върху това как разбират човешкия език и въвеждане, как прецизно обработват изискванията и извличането на съответната информация.
Това се прави широко чрез включване на различни показатели, които са приведени в съответствие с LLM и бизнес целите.
Идентифицирайте и смекчете пристрастията
LLM оценките играят решаваща роля в откриването и елиминирането на пристрастия от моделите. По време на фазата на обучение на модела се въвеждат отклонения чрез набори от данни за обучение. Такива набори от данни често водят до едностранчиви резултати, които са вродено предубедени. И предприятията не могат да си позволят да стартират LLMs, заредени с пристрастия. За последователно премахване на пристрастията от системите се провеждат оценки, за да се направи моделът по-обективен и етичен.
Основна оценка на истината
Този метод анализира и сравнява резултатите, генерирани от LLMS, с действителните факти и резултати. Чрез етикетиране на резултатите резултатите се претеглят спрямо тяхната точност и уместност. Това приложение позволява на разработчиците да разберат силните страни и ограниченията на модела, което им позволява да предприемат допълнителни коригиращи мерки и техники за оптимизация.
Сравнение на модели
Интеграциите на LLM на ниво предприятие включват различни фактори като владеенето на домейна на модела, наборите от данни, върху които е обучен и други. По време на обективната фаза на изследване LLMs се оценяват въз основа на техните модели, за да помогнат на заинтересованите страни да разберат кой модел би предложил най-добрите и точни резултати за тяхната дейност.
Рамки за оценка на LLM
Налични са различни рамки и показатели за оценка на функционалността на LLM. Въпреки това, няма основно правило за прилагане и предпочитанието към an LLM рамка за оценка се свежда до конкретни изисквания и цели на проекта. Без да навлизаме прекалено технически, нека разберем някои общи рамки.
Контекстно-специфична оценка
Тази рамка претегля домейна или бизнес контекста на предприятието и неговата всеобхватна цел спрямо функционалността на LLM, която се изгражда. Този подход гарантира, че отговорите, тонът, езикът и други аспекти на изхода са съобразени с контекста и уместността и че няма присвоени средства, за да се избегне увреждане на репутацията.
Например LLM, предназначен да бъде разгърнат в училища или академични институции, ще бъде оценен за език, пристрастия, дезинформация, токсичност и др. От друга страна LLM, който се внедрява като чатбот за магазин за електронна търговия, ще бъде оценен за анализ на текст, точност на генерирания изход, способност за разрешаване на конфликти в минимален разговор и др.
За по-добро разбиране, ето списък с показатели за оценка, идеални за оценяване в зависимост от контекста:
| уместност | Отговорът на модела съответства ли на подканата/заявката на потребителя? |
| Точност въпрос-отговор | Това оценява способността на модела да генерира отговори на директни и ясни подкани. |
| BLEU резултат | Съкратено като Dulingual Evaluation Understudy, това оценява изхода на модела и човешките препратки, за да види колко близки са отговорите до тези на човек. |
| Токсичност | Това проверява дали отговорите са честни и чисти, лишени от вредно или насаждащо омраза съдържание. |
| ROGUE Резултат | ROGUE означава Recall-oriented Understudy For Gisting Evaluation и разбира съотношението на референтното съдържание към неговото генерирано резюме. |
| халюцинация | Колко точен и фактически правилен е отговорът, генериран от модела? Дали моделът халюцинира нелогични или странни отговори? |
Оценка, управлявана от потребителя
Считано за златен стандарт за оценяване, това включва присъствието на човек при проверка на представянето на LLM. Въпреки че е невероятно да се разберат тънкостите, свързани с подканите и резултатите, често отнема много време, особено когато става дума за широкомащабни амбиции.
UI/UX показатели
От едната страна има стандартната производителност на LLM, а от другата има потребителско изживяване. И двете имат големи разлики, когато става въпрос за избор на показатели за оценка. За да стартирате процеса, можете да вземете предвид фактори като:
- Удовлетвореност на потребителите: Как се чувства потребителят, когато използва LLM? Разочароват ли се, когато подканите им са неразбрани?
- Време за реакция: Потребителите смятат ли, че моделът отнема твърде много време, за да генерира отговор? Колко доволни са потребителите от функционалността, скоростта и точността на конкретен модел?
- Възстановяване на грешки: Случват се грешки, но ефективно ли моделът коригира грешката си и генерира ли подходящ отговор? Запазва ли доверието и доверието си, като генерира идеални отговори?
Показателите за потребителското изживяване задават Еталон за оценка на LLM в тези аспекти, давайки на разработчиците представа как да ги оптимизират за производителност.
Сравнителни задачи
Една от другите видни рамки включва оценки като MT Bench, AlpacaEval, MMMU, GAIA и други. Тези рамки включват набори от стандартизирани въпроси и отговори за измерване на ефективността на моделите. Една от основните разлики между другите подходи е, че те са общи рамки, които са идеални за обективен анализ на LLMs. Те функционират върху общи набори от данни и може да не предоставят решаваща информация за функционалността на моделите по отношение на конкретни домейни, намерения или цели.
Оценка на LLM модел Vs. LLM System Evaluationz
Нека отидем малко по-задълбочено в разбирането на различните видове техники за оценка на LLM. Запознавайки се с всеобхватен спектър от методологии за оценка, разработчиците и заинтересованите страни са в по-добра позиция да оценяват моделите по-добре и контекстуално да съгласуват своите цели и резултати.
Освен оценката на LLM модела, има отделна концепция, наречена оценка на LLM система. Докато първият помага да се прецени обективното представяне и възможности на модела, оценката на LLM системата оценява представянето на модела в специфичен контекст, настройка или рамка. Това поставя акцент върху домейна на модела и приложението в реалния свят и взаимодействието на потребителя около него.
| Оценка на модела | Оценка на системата |
| Той се фокусира върху производителността и функционалността на модела. | Той се фокусира върху ефективността на модела по отношение на конкретния случай на употреба. |
| Генерична, всеобхватна оценка в различни сценарии и показатели | Бърз инженеринг и оптимизация за подобряване на потребителското изживяване |
| Включване на показатели като кохерентност, сложност, MMLU и други | Включване на показатели като припомняне, прецизност, специфични за системата нива на успеваемост и други |
| Резултатите от оценката пряко влияят на основното развитие | Резултатите от оценката влияят и повишават удовлетворението и взаимодействието на потребителите |
Разбиране на разликите между онлайн и офлайн оценки
LLM могат да бъдат оценени както онлайн, така и офлайн. Всеки предлага свой собствен набор от плюсове и минуси и е идеален за специфични изисквания. За да разберем това по-подробно, нека разбием разликите.
| Онлайн оценка | Офлайн оценка |
| Оценката се извършва между LLMs и реални потребителски данни. | Това се извършва в съзнателна среда за интеграция срещу съществуващи набори от данни. |
| Това улавя представянето на LLM на живо и измерва удовлетвореността на потребителите и обратната връзка в реално време. | Това гарантира, че производителността отговаря на основните критерии за функциониране, отговарящи на условията за модела да бъде използван на живо. |
| Това е идеално като упражнение след стартиране, като допълнително оптимизира ефективността на LLM за подобрено потребителско изживяване. | Това е идеално като упражнение преди стартиране, което прави модела готов за пазара. |
Най-добри практики за оценка на LLM
Докато процесът на оценяване на LLM е сложен, систематичният подход може да го направи безпроблемен както от аспектите на бизнес операциите, така и от функционалните аспекти на LLM. Нека да разгледаме някои най-добри практики за оценка на LLM.
Включете LLMOps
Философски, LLMOps е подобен на DevOps, като се фокусира предимно върху автоматизацията, непрекъснатото развитие и засиленото сътрудничество. Разликата тук е, че LLMOps обосновава сътрудничеството между учените по данни, оперативните екипи и разработчиците на машинно обучение.
Освен това, той също така помага при автоматизирането на тръбопроводите за машинно обучение и има рамки за последователно наблюдение на производителността на модела за обратна връзка и оптимизация. Цялостното включване на LLMOps гарантира, че вашите модели са мащабируеми, гъвкави и надеждни, освен че гарантира, че са съвместими с мандатите и регулаторните рамки.
Максимална оценка в реалния свят
Един от изпитаните във времето начини за прилагане на херметичен процес на оценка на LLM е провеждането на възможно най-много оценки в реалния свят. Докато оценките в контролирани среди са добри за измерване на стабилността и функционалността на модела, лакмусовият тест е когато моделите взаимодействат с хората от другата страна. Те са склонни към неочаквани и странни сценарии, което ги принуждава да научат нови техники и механизми за реакция.
Арсенал от показатели за оценка
Един монолитен подход за представяне на показатели за оценка само въвежда синдром на тунелно виждане за моделиране на представянето. За по-цялостен поглед, който предлага всеобхватен поглед върху представянето на LLM, се препоръчва да имате разнообразен показател за анализ.
Това трябва да бъде възможно най-широко и изчерпателно, включително съгласуваност, плавност, прецизност, уместност, контекстуално разбиране, време, необходимо за извличане и други. Колкото повече допирни точки за оценка, толкова по-добра е оптимизацията.
Критични мерки за сравнителен анализ за оптимизиране на ефективността на LLM
Сравнителният анализ на модел е от съществено значение, за да се гарантира, че процесите на усъвършенстване и оптимизация са стартирани. За да се проправи пътя за безпроблемен процес на сравнителен анализ, е необходим систематичен и структуриран подход. Тук идентифицираме процес от 5 стъпки, който ще ви помогне да постигнете това.
- Куриране на задачи за сравнителен анализ, които включват различни прости и сложни задачи, така че сравнителният анализ да се извършва в целия спектър от сложности и възможности на модела
- Подготовка на набор от данни, включваща безпристрастни и уникални набори от данни за оценка на производителността на модела
- Включване на LLM шлюз и процеси за фина настройка, за да се гарантира, че LLM безпроблемно се справят с езиковите задачи
- Оценки, използващи правилните показатели за обективен подход към процеса на сравнителен анализ и поставяне на солидна основа за функционалността на модела
- Анализ на резултатите и итеративна обратна връзка, задействайки цикъл на процес на извод-оптимизация за по-нататъшно усъвършенстване на производителността на модела
Завършването на този процес от 5 стъпки ще ви даде цялостно разбиране на вашия LLM и неговата функционалност чрез различни сценарии и показатели. Като обобщение на използваните показатели за оценка на ефективността, ето кратка таблица:
| метричен | Цел | Използвайте делото |
| недоумение | За измерване на всяка несигурност при прогнозиране на следващите токени | Владеене на език |
| ROGUE | За да сравните референтния текст и изхода на модела | Конкретни задачи за обобщение |
| разнообразие | Да се оцени разнообразието от генерирани резултати | Разнообразие и креативност в отговорите |
| Човешка оценка | Да има хора в цикъла, за да определят субективното разбиране и опит с модел | Съгласуваност и уместност |
LLM оценка: сложен, но незаменим процес
Оценяването на LLM е изключително техническо и сложно. С това казано, това също е процес, който не може да бъде пропуснат, като се има предвид неговата изключителност. За най-добрия път напред, предприятията могат да смесват и съпоставят рамки за оценка на LLM, за да постигнат баланс между оценката на относителната функционалност на техните модели и оптимизирането им за интегриране на домейн във фазата на GTM (Go To Market).
Освен тяхната функционалност, оценката на LLM също е от решаващо значение за повишаване на доверието в изграждането на системи за изкуствен интелект в предприятията. Тъй като Shaip е защитник на етични и отговорни стратегии и подходи за ИИ, ние винаги гарантираме и гласим за строги тактики за оценка.
Наистина вярваме, че тази статия ви е запознала с концепцията за оценка на LLM и че имате по-добра представа за това как това е от решаващо значение за безопасните и сигурни иновации и напредъка на AI.
