Протягом тривалого часу люди були задіяні для виконання деяких із найбільш надлишкових завдань в ім’я процесів і робочих процесів. Відданість людської сили виконанню монотонної роботи призвела до зменшення використання здібностей і ресурсів для вирішення проблем, які насправді вимагають людських здібностей.
Однак із появою штучного інтелекту (ШІ), зокрема ШІ покоління та суміжних з ним технологій, таких як великі мовні моделі (LLM), ми успішно автоматизували надлишкові завдання. Це проклало людям шлях до вдосконалення своїх навичок і взяття на себе особливих обов’язків, які мають фактичний вплив у реальному світі.
Одночасно підприємства відкрили новий потенціал для штучного інтелекту у формі варіантів використання та програм у різноманітних потоках, дедалі більше покладаючись на них для аналізу, дій, вирішення конфліктів і навіть прогнозування результатів. Статистика також показують, що до 2025 року понад 750 мільйонів додатків працюватимуть на базі LLM.
У міру того як магістратури набувають все більшої популярності, ми, технічні експерти та технологічні підприємства, повинні розблокувати рівень 2, який базується на відповідальних та етичних аспектах ШІ. Оскільки магістри права впливають на прийняття рішень у чутливих сферах, таких як охорона здоров’я, право, ланцюг поставок тощо, обов’язок надійних і герметичних моделей стає неминучим.
Отже, як ми гарантуємо надійність магістерських програм? Як додати рівень довіри та відповідальності під час розробки LLM?
LLM оцінювання це відповідь. У цій статті ми коротко розберемо, що таке оцінка LLM Метрики оцінювання LLM, його важливість тощо.
Давайте розпочнемо.
Що таке LLM Evaluation?
Простіше кажучи, оцінка LLM – це процес оцінки функціональності LLM за такими аспектами:
- Точність
- Ефективність
- Довіряйте
- І безпека
Оцінка LLM служить свідченням його ефективності та дає розробникам і зацікавленим сторонам чітке розуміння його сильних сторін, обмежень, обсягу вдосконалення тощо. Така практика оцінювання також забезпечує постійну оптимізацію та калібрування проектів LLM, щоб вони постійно узгоджувалися з бізнес-цілями та очікуваними результатами.
Чому нам потрібно оцінювати LLM?
LLMs, такі як GPT 4.o, Gemini та інші, стають все більш невід’ємною частиною нашого повсякденного життя. Крім споживчих аспектів, підприємства налаштовують і впроваджують LLM для виконання безлічі своїх організаційних завдань шляхом розгортання чат-ботів, в охороні здоров’я для автоматизації планування зустрічей, у логістиці для управління автопарком тощо.
Оскільки залежність від LLM зростає, для таких моделей стає критично важливим генерувати відповіді, які є точними та контекстними. Процес LLM оцінювання зводиться до таких факторів, як:
- Покращення функціональності та продуктивності LLM та зміцнення довіри до них
- Підвищення безпеки шляхом пом’якшення упередженості та формування шкідливих і ненависті відповідей
- Задоволення потреб користувачів, щоб вони могли генерувати людські відповіді в випадкових і критичних ситуаціях
- Виявлення прогалин у сферах, модель потребує вдосконалення
- Оптимізація адаптації домену для бездоганної інтеграції галузі
- Тестування багатомовної підтримки тощо
Застосування LLM Performance Evaluation
LLM є критично важливими розгортаннями на підприємствах. Навіть будучи інструментом для споживача, LLM мають серйозні наслідки для прийняття рішень.
Ось чому суворе їх оцінювання виходить за рамки академічних вправ. Це суворий процес, який потрібно прищепити на культурному рівні, щоб уникнути негативних наслідків.
Щоб дати вам швидке уявлення про важливість оцінювання LLM, ось кілька причин:
Оцінка продуктивності
Продуктивність LLM постійно оптимізується навіть після розгортання. Їхні оцінки дають можливість побачити з висоти пташиного польоту те, як вони розуміють людську мову та вхідні дані, як вони точно обробляють вимоги та знаходять релевантну інформацію.
Це значною мірою досягається шляхом включення різноманітних показників, які узгоджуються з LLM та бізнес-цілями.
Визначте та пом'якшіть упередження
Оцінки LLM відіграють вирішальну роль у виявленні та усуненні упередженості в моделях. Під час фази навчання моделі вводиться зміщення через навчальні набори даних. Такі набори даних часто призводять до односторонніх результатів, які за своєю природою є упередженими. І підприємства не можуть дозволити собі запускати LLM, завантажені упереджено. Для постійного усунення упереджень із систем проводяться оцінки, щоб зробити модель більш об’єктивною та етичною.
Основна оцінка істинності
Цей метод аналізує та порівнює результати, отримані за допомогою LLMS, із фактичними фактами та результатами. Позначаючи результати, результати порівнюються з їх точністю та релевантністю. Ця програма дозволяє розробникам зрозуміти сильні сторони та обмеження моделі, дозволяючи їм у подальшому вживати коригувальних заходів і методів оптимізації.
Порівняння моделей
Інтеграція магістратури на рівні підприємства включає різноманітні чинники, такі як знання моделі домену, набори даних, на яких вона навчається, тощо. На етапі об’єктивного дослідження LLMs оцінюються на основі їхніх моделей, щоб допомогти зацікавленим сторонам зрозуміти, яка модель запропонує найкращі та точні результати для їхнього напряму діяльності.
LLM Evaluation Frameworks
Для оцінки функціональності LLM доступні різноманітні рамки та показники. Однак немає емпіричного правила, яке слід застосувати, і віддати перевагу Рамка оцінювання LLM зводиться до конкретних вимог і цілей проекту. Не вдаючись до технічних питань, давайте розберемося з деякими загальними фреймворками.
Оцінка залежно від контексту
Ця структура зважує домен або бізнес-контекст підприємства та його головну мету проти функціональності LLM, що створюється. Такий підхід гарантує, що відповіді, тон, мова та інші аспекти вихідних даних адаптовані до контексту та релевантності, а також відсутність привласнень, щоб уникнути шкоди репутації.
Наприклад, LLM, призначений для розгортання в школах або академічних установах, буде оцінено на предмет мови, упередженості, дезінформації, токсичності тощо. З іншого боку, LLM, який розгортається як чат-бот для магазину електронної комерції, оцінюватиметься на аналіз тексту, точність створених результатів, здатність вирішувати конфлікти за мінімальну кількість розмов тощо.
Для кращого розуміння ось список показників оцінки, ідеальних для оцінювання залежно від контексту:
| Релевантність: | Чи збігається відповідь моделі з підказкою/запитом користувача? |
| Точність питання-відповідь | Це оцінює здатність моделі генерувати відповіді на прямі та прості підказки. |
| Оцінка BLEU | Скорочено, як двомовне оцінювання, воно оцінює вихідні дані моделі та посилання на людей, щоб побачити, наскільки відповіді відповідають людським. |
| Токсичність | Це перевіряє, чи відповіді справедливі та чисті, позбавлені шкідливого чи ворожого вмісту. |
| ROGUE Оцінка | ROGUE розшифровується як Recall-oriented Understudy For Gisting Evaluation і розуміє співвідношення довідкового вмісту до його згенерованого резюме. |
| Галюцинація | Наскільки точною та фактично правильною є відповідь, створена моделлю? Чи галюцинує модель нелогічні чи дивні відповіді? |
Керована користувачем оцінка
Вважається золотим стандартом оцінювання, це передбачає присутність людини під час перевірки результатів LLM. Хоча це неймовірно, щоб зрозуміти тонкощі підказок і результатів, це часто забирає багато часу, особливо коли йдеться про масштабні амбіції.
Метрики UI/UX
Є стандартна продуктивність LLM, з одного боку, і досвід користувача з іншого. Обидва мають суттєві відмінності, коли справа доходить до вибору показників оцінювання. Щоб розпочати процес, ви можете врахувати такі фактори, як:
- Задоволеність користувача: що відчуває користувач під час використання LLM? Чи розчаровуються вони, коли їхні підказки неправильно розуміють?
- Час відповіді: Чи вважають користувачі, що моделі потрібно занадто багато часу, щоб генерувати відповідь? Наскільки користувачі задоволені функціональністю, швидкістю та точністю певної моделі?
- Відновлення помилок: помилки трапляються, але чи ефективно модель виправляє свою помилку та генерує відповідну відповідь? Чи зберігає він свій авторитет і довіру, генеруючи ідеальні відповіді?
Метрики взаємодії з користувачем встановлюють Еталон оцінки LLM у цих аспектах, даючи розробникам зрозуміти, як оптимізувати їх для продуктивності.
Еталонні завдання
Однією з інших відомих систем є такі оцінювання, як MT Bench, AlpacaEval, MMMU, GAIA тощо. Ці рамки містять набори стандартизованих запитань і відповідей для вимірювання ефективності моделей. Однією з головних відмінностей між іншими підходами є те, що вони є загальними рамками, які ідеально підходять для об’єктивного аналізу LLM. Вони функціонують над загальними наборами даних і можуть не надавати важливу інформацію про функціональність моделей щодо конкретних доменів, намірів або цілей.
Оцінка моделі LLM проти. LLM System Evaluationz
Давайте трохи глибше розберемося в різних типах методів оцінювання LLM. Ознайомившись із широким спектром методологій оцінки, розробники та зацікавлені сторони отримують кращі можливості для кращої оцінки моделей і контекстуального узгодження своїх цілей і результатів.
Окрім оцінки моделі LLM, існує окрема концепція під назвою оцінка системи LLM. У той час як перший допомагає оцінити об’єктивну продуктивність і можливості моделі, оцінка системи LLM оцінює продуктивність моделі в конкретному контексті, налаштуванні або структурі. Це робить наголос на домен моделі та реальну програму та взаємодію користувача навколо неї.
| Оцінка моделі | Оцінка системи |
| Він фокусується на продуктивності та функціональності моделі. | Він зосереджується на ефективності моделі щодо її конкретного випадку використання. |
| Загальне, всеохоплююче оцінювання за різними сценаріями та показниками | Швидка розробка та оптимізація для покращення взаємодії з користувачем |
| Включення таких показників, як когерентність, складність, MMLU тощо | Включення таких показників, як запам’ятовування, точність, показники успішності, що стосуються конкретної системи, тощо |
| Результати оцінювання безпосередньо впливають на базовий розвиток | Результати оцінювання впливають на задоволеність користувачів і взаємодію з ними та покращують їх |
Розуміння відмінностей між онлайн- і офлайн-оцінками
LLM можна оцінювати як онлайн, так і офлайн. Кожен пропонує свій власний набір плюсів і мінусів і ідеально підходить для конкретних вимог. Щоб краще зрозуміти це, давайте розберемо відмінності.
| Онлайн оцінювання | Оцінка в автономному режимі |
| Оцінка відбувається між LLM і реальними даними, які надходять від користувача. | Це виконується в середовищі свідомої інтеграції з існуючими наборами даних. |
| Це фіксує ефективність LLM у реальному часі та оцінює задоволеність користувачів і відгуки в режимі реального часу. | Це гарантує, що продуктивність відповідає основним критеріям функціонування, придатним для використання моделі. |
| Це ідеально підходить як вправа після запуску, яка додатково оптимізує продуктивність LLM для покращення взаємодії з користувачем. | Це ідеально підходить для підготовки моделі до виходу на ринок. |
Найкращі практики оцінювання LLM
Хоча процес оцінювання LLM є складним, систематичний підхід може зробити його бездоганним як з точки зору бізнес-операцій, так і з точки зору функціональних можливостей LLM. Давайте розглянемо кілька найкращих практик для оцінки LLM.
Включіть LLMOps
Філософсько LLMOps схожий на DevOps, зосереджуючись переважно на автоматизації, безперервному розвитку та збільшенні співпраці. Різниця тут полягає в тому, що LLMOps обґрунтовує співпрацю між дослідниками даних, операційними командами та розробниками машинного навчання.
Крім того, він також допомагає в автоматизації конвеєрів машинного навчання та має інфраструктури для постійного моніторингу продуктивності моделі для зворотного зв’язку та оптимізації. Повне включення LLMOps забезпечує масштабованість, гнучкість і надійність ваших моделей, а також забезпечує їх відповідність мандатам і нормативним рамкам.
Максимальна реальна оцінка
Одним із перевірених часом способів впровадження герметичної процедури оцінювання LLM є проведення якомога більшої кількості реальних оцінок. Хоча оцінки в контрольованому середовищі добре оцінюють стабільність і функціональність моделі, лакмусовий папірець лежить, коли моделі взаємодіють з людьми з іншого боку. Вони схильні до несподіваних і дивних сценаріїв, що змушує їх вивчати нові техніки та механізми реагування.
Арсенал оціночних метрик
Монолітний підхід до відображення метрик оцінки вносить лише синдром тунельного бачення для моделювання продуктивності. Для більш цілісного уявлення, яке пропонує всеохоплююче уявлення про продуктивність LLM, пропонується мати різноманітну метрику аналізу.
Це повинно бути якомога ширшим і вичерпним, включаючи узгодженість, плавність, точність, релевантність, контекстне розуміння, час, витрачений на пошук, тощо. Чим більше точок дотику оцінювання, тим краща оптимізація.
Критичні заходи бенчмаркінгу для оптимізації продуктивності LLM
Бенчмаркінг моделі важливий для забезпечення швидкого запуску процесів уточнення та оптимізації. Щоб прокласти шлях до безперебійного процесу порівняльного аналізу, потрібен систематичний і структурований підхід. Тут ми визначаємо 5-етапний процес, який допоможе вам досягти цього.
- Керування завданнями бенчмарку, які включають різноманітні прості та складні завдання, щоб бенчмаркінг проходив у всьому спектрі складності та можливостей моделі
- Підготовка набору даних із унікальними наборами даних без зміщень для оцінки ефективності моделі
- Включення шлюзу LLM і процесів тонкого налаштування, щоб LLM безперебійно справлялися з мовними завданнями
- Оцінки з використанням правильних показників для об’єктивного підходу до процесу порівняльного аналізу та закладення надійної основи для функціональності моделі
- Аналіз результатів і ітеративний зворотний зв’язок, що запускає цикл процесу оптимізації висновку для подальшого вдосконалення продуктивності моделі
Завершення цього 5-етапного процесу дасть вам цілісне розуміння вашого LLM та його функціональності за допомогою різноманітних сценаріїв і показників. Нижче наведено коротку таблицю для підсумку використаних показників оцінки ефективності.
| Metric | Мета | Використовуйте Case |
| Розгубленість | Щоб виміряти будь-яку невизначеність у прогнозуванні наступних токенів | Володіння мовою |
| ROGUE | Щоб порівняти довідковий текст і результат моделі | Спеціальні завдання для узагальнення |
| різноманітність | Оцінити різноманітність отриманих результатів | Варіативність і креативність у відповідях |
| Оцінка людини | Щоб люди були в курсі, щоб визначити суб’єктивне розуміння та досвід роботи з моделлю | Послідовність і відповідність |
Оцінка LLM: складний, але незамінний процес
Оцінка магістерських програм є дуже технічним і складним. Зважаючи на це, це також процес, який не можна пропустити, враховуючи його критичність. Для найкращого шляху вперед підприємства можуть комбінувати та поєднувати системи оцінювання LLM, щоб знайти баланс між оцінкою відносної функціональності своїх моделей та їх оптимізацією для інтеграції домену на етапі GTM (Go To Market).
Окрім їхньої функціональності, оцінка LLM також має вирішальне значення для підвищення довіри до створення систем штучного інтелекту підприємствами. Оскільки Шайп є прихильником етичних і відповідальних стратегій і підходів до штучного інтелекту, ми завжди гарантуємо сувору тактику оцінювання.
Ми щиро віримо, що ця стаття познайомила вас із концепцією оцінки LLM і що ви краще уявляєте, наскільки це важливо для безпечних і безпечних інновацій і розвитку ШІ.
