تمثل نماذج اللغات الكبيرة (LLMs) تحديًا فريدًا عندما يتعلق الأمر بتقييم الأداء. على عكس التعلم الآلي التقليدي حيث تكون النتائج غالبًا ثنائية، فإن مخرجات LLM تسكن في نطاق من الصحة. بالإضافة إلى ذلك، على الرغم من أن النموذج الأساسي الخاص بك قد يتفوق في المقاييس الواسعة، إلا أن الأداء العام لا يضمن الأداء الأمثل لحالات الاستخدام المحددة الخاصة بك.
لذلك، يجب أن يستخدم النهج الشامل لتقييم LLMs مجموعة متنوعة من الأساليب، مثل استخدام LLMs لتقييم LLMs (أي التقييم التلقائي) واستخدام الأساليب المختلطة بين الإنسان وLLM. تتعمق هذه المقالة في الخطوات المحددة للطرق المختلفة، وتغطي كيفية إنشاء مجموعات تقييم مخصصة مصممة خصيصًا لتطبيقك، وتحديد المقاييس ذات الصلة، وتنفيذ طرق تقييم صارمة - لاختيار النماذج ومراقبة الأداء المستمر في الإنتاج.
أنشئ مجموعات تقييم مستهدفة لحالات الاستخدام الخاصة بك
لتقييم أداء LLM في حالة استخدام محددة، تحتاج إلى اختبار النموذج على مجموعة من الأمثلة التي تمثل حالات الاستخدام المستهدفة. وهذا يتطلب بناء مجموعة تقييم مخصصة.
- تبدأ صغيرة. لاختبار أداء LLM في حالة الاستخدام الخاصة بك، يمكنك البدء بما لا يقل عن 10 أمثلة. يمكن تشغيل كل من هذه الأمثلة عدة مرات لتقييم اتساق النموذج وموثوقيته.
- التقط أمثلة صعبة. لا ينبغي أن تكون الأمثلة التي تختارها واضحة. وينبغي أن تكون صعبة، ومصممة لاختبار قدرة النموذج على أكمل وجه. يمكن أن يشمل ذلك مطالبات بمدخلات غير متوقعة، أو استفسارات قد تؤدي إلى التحيز، أو أسئلة تتطلب فهمًا عميقًا للموضوع. لا يتعلق الأمر بخداع النموذج، بل التأكد من أنه مستعد للطبيعة غير المتوقعة لتطبيقات العالم الحقيقي.
- فكر في تسخير ماجستير إدارة الأعمال لبناء مجموعة التقييم. ومن المثير للاهتمام، أنها ممارسة شائعة للاستفادة من النماذج اللغوية لبناء مجموعات التقييم لتقييم نفسها أو نماذج اللغة الأخرى. على سبيل المثال، يمكن لـ LLM إنشاء مجموعة من أزواج الأسئلة والأجوبة بناءً على نص مُدخل، والتي يمكنك استخدامها كدفعة أولى من العينات لتطبيق الإجابة على الأسئلة الخاص بك.
- دمج تعليقات المستخدمين. سواء كان ذلك من خلال اختبار الفريق الداخلي أو النشر على نطاق أوسع، غالبًا ما تكشف تعليقات المستخدمين عن تحديات غير متوقعة وسيناريوهات من العالم الحقيقي. يمكن دمج هذه التعليقات كأمثلة صعبة جديدة في مجموعات التقييم الخاصة بك.
في جوهر الأمر، يعد إنشاء مجموعة تقييم مخصصة عملية ديناميكية، تتكيف وتنمو جنبًا إلى جنب مع دورة حياة مشروع LLM الخاص بك. تضمن هذه المنهجية التكرارية أن يظل نموذجك متناغمًا مع التحديات الحالية ذات الصلة.
الجمع بين المقاييس والمقارنات والتقييم القائم على المعايير
المقاييس وحدها عادة ما تكون غير كافية لتقييم LLMs. تعمل LLMs في عالم لا توجد فيه دائمًا إجابة واحدة "صحيحة". علاوة على ذلك، قد يكون استخدام المقاييس المجمعة مضللاً. قد يتفوق النموذج في مجال ما ويتعثر في مجال آخر، ومع ذلك يظل يسجل متوسط نقاط مثير للإعجاب.
ستعتمد معايير التقييم الخاصة بك على السمات المميزة لنظام LLM المعين. في حين أن الدقة وعدم التحيز هما هدفان شائعان، فقد تكون هناك معايير أخرى ذات أهمية قصوى في سيناريوهات محددة. على سبيل المثال، قد يعطي برنامج الدردشة الآلي الأولوية لعدم ضرر الاستجابة، أو قد يركز برنامج دعم العملاء على الحفاظ على نبرة ودية متسقة، أو قد يتطلب تطبيق تطوير الويب مخرجات بتنسيق معين.
لتبسيط العملية، يمكن دمج معايير التقييم المتعددة في معيار واحد وظيفة ردود الفعل. سيأخذ كمدخل النص الذي تم إنشاؤه بواسطة LLM وبعض البيانات الوصفية، ثم يقوم بإخراج النتيجة التي تشير إلى جودة النص.
وبالتالي، فإن التقييم الشامل لأداء LLM يستلزم عادة 3 طرق مختلفة على الأقل:
- القياسات الكمية: عند وجود إجابات صحيحة ونهائية، يمكنك استخدام أساليب تقييم تعلم الآلة التقليدية بشكل افتراضي النهج الكمية.
- المقارنات المرجعية: بالنسبة للحالات التي لا تحتوي على إجابة فردية واضحة ولكن مع وجود مرجع متاح للإجابات المقبولة، يمكن مقارنة استجابة النموذج ومقارنتها بالأمثلة الموجودة مسبقًا.
- التقييم المبني على المعايير: في حالة عدم وجود مرجع، يتحول التركيز إلى قياس مخرجات النموذج مقابل المعايير المحددة مسبقًا.
يمكن تنفيذ كل من المقارنات المرجعية والتقييمات القائمة على المعايير إما بواسطة مقيمين بشريين أو من خلال عمليات آلية. بعد ذلك، سوف نتعمق في مزايا وعيوب أساليب التقييم المتميزة هذه.
النهج البشري والتقييم الذاتي والهجين
يُنظر إلى التقييم البشري في كثير من الأحيان على أنه المعيار الذهبي لتقييم تطبيقات التعلم الآلي، بما في ذلك الأنظمة المستندة إلى LLM، ولكنه ليس ممكنًا دائمًا بسبب القيود الزمنية أو التقنية. غالبًا ما يتم استخدام التقييم التلقائي والأساليب المختلطة في إعدادات المؤسسة لتوسيع نطاق تقييم أداء LLM.
التقييم البشري
يعد وجود إشراف بشري على مخرجات التطبيقات المستندة إلى LLM أمرًا ضروريًا لضمان دقة وموثوقية هذه الأنظمة. ومع ذلك، فإن الاعتماد فقط على هذا النهج لتقييم LLMs قد لا يكون مثاليًا بسبب القيود الرئيسية التالية:
- مخاوف الجودة: من المثير للدهشة أن النماذج المتقدمة مثل GPT-4 غالبًا ما تنتج تقييمات عالية الجودة مقارنة بمتوسط النتائج من العمال المعينين عبر Mechanical Turk. قد لا يركز المقيمون البشريون، ما لم يسترشدوا بتصاميم تجريبية دقيقة، على الصفات الأساسية الأكثر أهمية. هناك ميل للوقوع في فخ العناصر السطحية؛ على سبيل المثال، قد يفضلون إجابة جيدة التنسيق ولكنها خاطئة على إجابة دقيقة ولكن مقدمة بوضوح.
- الآثار المترتبة على التكلفة: الحصول على تقييمات بشرية رفيعة المستوى أمر مكلف. كلما ارتفعت جودة التقييم الذي تسعى إليه، زادت التكاليف المرتبطة به.
- ضيق الوقت: جمع التقييمات البشرية يستغرق وقتا طويلا. في عالم تطوير الأنظمة المستندة إلى LLM سريع الخطى، حيث يمكن أن تتم عمليات النشر في غضون أيام أو أسابيع فقط، لا يستطيع المطورون دائمًا التوقف مؤقتًا وانتظار التعليقات.
وتؤكد هذه القيود أهمية استكمال التقييمات البشرية بتقنيات تقييم أكثر كفاءة.
التقييم التلقائي
أثبتت النماذج اللغوية الكبيرة براعتها في تقييم أداء نظيراتها. والجدير بالذكر أنه يمكن استخدام LLM أكثر تقدمًا أو أكبر لتقييم أداء النماذج الأصغر. ومن الشائع أيضًا استخدام LLM لتقييم مخرجاته. بالنظر إلى آليات ماجستير إدارة الأعمال، قد يقدم النموذج في البداية إجابة غير صحيحة. ومع ذلك، من خلال تزويد النموذج نفسه بمحفز تم إعداده بشكل استراتيجي يتطلب تقييم استجابته الأولية، يحصل النموذج بشكل فعال على فرصة "للتفكير" أو "إعادة التفكير". يعزز هذا الإجراء بشكل كبير احتمالية قيام النموذج بتحديد أي أخطاء.
يوفر استخدام LLMs لتقييم LLMs الأخرى بديلاً سريعًا وفعالاً من حيث التكلفة لتوظيف مقيمين بشريين. ومع ذلك، فإن هذه الطريقة بها مخاطر خطيرة يجب على قادة الأعمال والتكنولوجيا الاستعداد لمعالجتها:
- عندما يتم تكليف طلاب ماجستير إدارة الأعمال بتقييم الاستجابة على مقياس من 1 إلى 5، فإنهم قد يفعلون ذلك تظهر تحيزًا ثابتًا نحو تصنيف محدد، بغض النظر عن جودة الاستجابة الفعلية.
- عند مقارنة إنتاجها الخاص مع إنتاج النماذج الأخرى، فإن LLM بشكل عام يُظهر تفضيلًا للرد الخاص به.
- يمكن تسلسل الاستجابة للمرشحين في بعض الأحيان التأثير على التقييم، على سبيل المثال، إظهار التفضيل لإجابة المرشح الأولى المعروضة.
- تميل LLMs إلى تفضل ردود أطول، حتى لو كانت تحتوي على أخطاء واقعية أو يصعب على المستخدمين البشريين فهمها واستخدامها.
نظرًا للعيوب الكامنة في تقييمات LLM، يظل الدمج الاستراتيجي للرقابة اليدوية من قبل المقيمين البشريين خطوة مستحسنة ولا ينبغي حذفها من عملية تطوير تطبيق LLM الخاص بك.
منهج هجين
النهج السائد هو أن يعتمد المطورون بشكل كبير على التقييمات التلقائية التي تسهلها LLMs. وهذا يزودهم بآلية ردود الفعل الفورية، مما يتيح اختيار النموذج السريع، والضبط الدقيق، والتجريب مع مطالبات النظام المتنوعة. الهدف هو تحقيق نظام الأداء الأمثل بناءً على هذه التقييمات التلقائية. بمجرد اكتمال مرحلة التقييم الآلي، تتضمن الخطوة التالية عادةً تعمقًا أكبر مع مقيمين بشريين ذوي جودة عالية للتحقق من مصداقية التقييم التلقائي.
إن الحصول على تقييمات بشرية عالية الجودة يمكن أن يكون مسعى مكلفًا. في حين أنه ليس من العملي اللجوء إلى هذا المستوى من التدقيق بعد كل تحسين بسيط للنظام، فإن التقييم البشري هو مرحلة لا غنى عنها قبل نقل نظام LLM إلى بيئة الإنتاج. كما ذكرنا سابقًا، يمكن أن تظهر التقييمات من LLMs تحيزات وتكون غير موثوقة.
بعد النشر، من الضروري جمع تعليقات حقيقية من المستخدمين النهائيين لتطبيقاتنا المستندة إلى LLM. يمكن أن تكون التعليقات بسيطة مثل مطالبة المستخدمين بتقييم الاستجابة على أنها مفيدة (ممتاز) أو غير مفيدة (ممتاز)، ولكن من الأفضل أن تكون مصحوبة بتعليقات مفصلة تسلط الضوء على نقاط القوة والعيوب في استجابات النموذج.
قد تؤدي تحديثات النموذج التأسيسي أو التحولات في استعلامات المستخدم إلى انخفاض أداء تطبيقك عن غير قصد أو الكشف عن نقاط الضعف الكامنة. تظل المراقبة المستمرة لأداء تطبيق LLM وفقًا لمعاييرنا المحددة أمرًا بالغ الأهمية طوال عمره التشغيلي حتى تتمكن من تحديد أوجه القصور الناشئة ومعالجتها بسرعة. .
الوجبات السريعة الرئيسية
يمثل تقييم أداء الأنظمة المستندة إلى LLM تحديات فريدة، مما يميز المهمة عن تقييمات التعلم الآلي التقليدية. في عملية تقييم نظام LLM، ينبغي أن تؤخذ الاعتبارات الحاسمة التالية في الاعتبار لإبلاغ منهجيتك:
- مجموعات التقييم المخصصة: للحصول على رؤى قابلة للتنفيذ، من الضروري إنشاء مجموعات تقييم قوية تتمحور حول التطبيق. لا يلزم بالضرورة أن تكون هذه المجموعات كبيرة، ولكن يجب أن تشمل مجموعة من العينات الصعبة.
- التوسع الديناميكي لتحديات التقييم: عندما تتلقى تعليقات من المستخدمين، من الضروري توسيع مجموعة التقييم وتحسينها بشكل متكرر لالتقاط التحديات والفروق الدقيقة المتطورة.
- المقاييس الكمية والمعايير النوعية: الطبيعة المعقدة لماجستير القانون في كثير من الأحيان تستعصي على المقاييس الكمية المباشرة. من الضروري إنشاء مجموعة من المعايير المصممة خصيصًا لحالة الاستخدام الخاصة بك، مما يسمح بإجراء تقييم أكثر دقة لأداء النموذج.
- وظيفة ردود الفعل الموحدة: لتبسيط عملية التقييم، فكر في دمج معايير متعددة في وظيفة تغذية راجعة واحدة ومتماسكة.
- نهج التقييم الهجين: الاستفادة من كل من LLMs والمقيمين البشريين ذوي الجودة العالية في عملية التقييم الخاصة بك يوفر منظورًا أكثر شمولاً ويؤدي إلى النتائج الأكثر موثوقية وفعالية من حيث التكلفة.
- المراقبة المستمرة في العالم الحقيقي: من خلال دمج تعليقات المستخدمين مع وظيفة التعليقات الموحدة، يمكنك مراقبة أداء LLM وضبطه بشكل مستمر، مما يضمن التوافق المتسق مع متطلبات العالم الحقيقي.
هل تستمتع بهذه المقالة؟ قم بالتسجيل للحصول على المزيد من تحديثات أبحاث الذكاء الاصطناعي.
سنخبرك عندما نصدر المزيد من المقالات الموجزة مثل هذه.
مقالات ذات صلة
- محتوى مدعوم من تحسين محركات البحث وتوزيع العلاقات العامة. تضخيم اليوم.
- PlatoData.Network Vertical Generative Ai. تمكين نفسك. الوصول هنا.
- أفلاطونايستريم. ذكاء Web3. تضخيم المعرفة. الوصول هنا.
- أفلاطون السيارات / المركبات الكهربائية ، كربون، كلينتك ، الطاقة، بيئة، شمسي، إدارة المخلفات. الوصول هنا.
- أفلاطون هيلث. التكنولوجيا الحيوية وذكاء التجارب السريرية. الوصول هنا.
- تشارت بريم. ارفع مستوى لعبة التداول الخاصة بك مع ChartPrime. الوصول هنا.
- BlockOffsets. تحديث ملكية الأوفست البيئية. الوصول هنا.
- المصدر https://www.topbots.com/llm-performance-evaluation/
- :لديها
- :يكون
- :ليس
- :أين
- $ UP
- 1
- 10
- a
- من نحن
- مقبول
- مصحوبة
- حسابي
- دقة
- دقيق
- التأهيل
- كسب
- يقدم
- العنوان
- متقدم
- مزايا
- بعد
- ضد
- مجموع
- AI
- منظمة العفو الدولية البحوث
- السماح
- وحده
- أيضا
- البديل
- دائما
- an
- و
- آخر
- إجابة
- الأجوبة
- أي وقت
- بعيدا
- تطبيق
- تطوير التطبيقات
- التطبيقات
- نهج
- اقتراب
- هي
- البند
- مقالات
- AS
- تقييم
- التقييم المناسبين
- أسوشيتد
- At
- سمات
- الآلي
- أوتوماتيك
- متاح
- المتوسط
- ترقب
- قاعدة
- على أساس
- BE
- قبل
- Beyond
- التحيزات
- يعزز
- أحذية طويلة
- على حد سواء
- واسع
- ابني
- الأعمال
- لكن
- by
- CAN
- مرشح
- المرشحين
- الطاقة الإنتاجية
- أسر
- حقيبة
- الحالات
- اشتعلت
- تحدى
- التحديات
- تحدي
- chatbot
- اختار
- متماسك
- جمع
- الجمع بين
- يأتي
- تعليقات
- مشترك
- مقارنة
- مقارنة
- الطلب مكتمل
- شامل
- نظر
- الاعتبارات
- ثابتة
- القيود
- بناء
- بشكل متواصل
- تقليدي
- جوهر
- تصحيح
- فعاله من حيث التكلفه
- مكلفة
- التكاليف
- استطاع
- تغطية
- خلق
- المعايير
- حرج
- حاسم
- حالياًّ
- على
- زبون
- دعم العملاء
- أيام
- عميق
- أعمق
- الترتيب
- تعريف
- نهائي
- التظاهر
- نشر
- نشر
- تصميم
- تصاميم
- مفصلة
- المطورين
- التطوير التجاري
- مختلف
- عرض
- خامد
- لا
- نطاق
- لا
- إلى أسفل
- عيوب
- اثنان
- ديناميكي
- e
- كل
- في وقت سابق
- على نحو فعال
- فعال
- إما
- عناصر
- الناشئة
- التأكيد
- تمكين
- شمل
- محاولة
- يضمن
- ضمان
- مشروع
- البيئة
- أخطاء
- جوهر
- أساسي
- إنشاء
- الأثير (ETH)
- تقييم
- تقييم
- تقييم
- التقييمات
- حتى
- كل
- المتطورة
- مثال
- أمثلة
- Excel
- أعدم
- يوجد
- وسع
- توسع
- ذو تكلفة باهظة
- تجريبي
- يسر
- واقعي
- فراشة
- خطى سريعة
- صالح
- قابليه
- ردود الفعل
- قليل
- الاسم الأول
- تركز
- متابعيك
- في حالة
- شكل
- كثيرا
- ودود
- تبدأ من
- وظيفة
- علاوة على ذلك
- جمع
- العلاجات العامة
- على العموم
- توليد
- ولدت
- حقيقي
- دولار فقط واحصل على خصم XNUMX% على جميع
- معطى
- هدف
- ذهبي
- معيار الذهب
- متزايد
- ضمان
- يحدث
- أصعب
- تسخير
- يملك
- وجود
- بشكل كبير
- عالي الجودة
- أعلى
- تسليط الضوء
- كلي
- كيفية
- كيفية
- لكن
- HTTPS
- الانسان
- مهجنة
- i
- المثالي
- من الناحية المثالية
- تحديد
- تحديد
- if
- فوري
- صيغة الامر
- تنفيذ
- أهمية
- مثير للإعجاب
- in
- تتضمن
- شامل
- يشير
- إعلام
- متأصل
- في البداية
- في البداية
- إدخال
- المدخلات
- رؤى
- مثل
- المتكاملة
- داخلي
- إلى
- IT
- انها
- نفسها
- JPG
- القفل
- علم
- لغة
- كبير
- أكبر
- قادة
- تعلم
- الأقل
- مستوى
- الرافعة المالية
- الاستفادة من
- الحياة
- دورة حياة
- مثل
- أرجحية
- القيود
- LLP
- يعد
- آلة
- آلة التعلم
- المحافظة
- كتيب
- أمر
- ماكس العرض
- مايو..
- ميكانيكي
- علم الميكانيكا
- آلية
- طبي
- أسعار الصرف السوقية
- دمج
- البيانات الوصفية
- طريقة
- آلية العمل
- طرق
- شديد التدقيق
- المقاييس
- ربما
- قاصر
- مضلل
- ML
- نموذج
- عارضات ازياء
- مراقبة
- مراقبة
- الأكثر من ذلك
- أكثر فعالية
- أكثر
- متعدد
- يجب
- الطبيعة
- بالضرورة
- حاجة
- جديد
- التالي
- لا سيما
- وأشار
- أهداف
- of
- عروض
- غالبا
- on
- مرة
- ONE
- جارية
- طريقة التوسع
- تشغيل
- الفرصة
- الأمثل
- or
- أخرى
- لنا
- النتائج
- الناتج
- على مدى
- مراقبة
- الخاصة
- أزواج
- أساسي
- خاص
- وقفة
- أداء
- أداء
- منظور
- مرحلة جديدة
- أفلاطون
- الذكاء افلاطون البيانات
- أفلاطون داتا
- ممارسة
- واقعي
- أعدت
- يقدم
- قدم
- الهدايا
- أولويات
- الإجراءات
- عملية المعالجة
- العمليات
- إنتاج
- الإنتــاج
- مشروع ناجح
- ثبت
- تزود
- سؤال وجواب
- نوعي
- الصفات
- جودة
- كمي
- الاستفسارات
- الأسئلة المتكررة
- بسرعة
- نطاق
- معدل
- بدلا
- تصنيف
- العالم الحقيقي
- مملكة
- تسلم
- صقل
- بغض النظر
- تسجيل جديد
- الافراج عن
- ذات الصلة
- الموثوقية
- الخدمة الموثوقة
- الاعتماد
- بقايا
- ممثل
- طلبات
- تطلب
- المتطلبات الأساسية
- يتطلب
- بحث
- منتجع
- استجابة
- ردود
- النتائج
- يكشف
- صارم
- قوي
- يجري
- نفسه
- حجم
- سيناريوهات
- أحرز هدفاً
- فحص دقيق
- طلب
- اختيار
- اختيار
- التسلسل
- طقم
- باكجات
- ضبط
- إعدادات
- التحولات
- نقائص
- ينبغي
- إشارة
- الاشارات
- تبسيط
- صيغة المفرد
- الأصغر
- So
- فقط
- بعض
- محدد
- طيف
- معيار
- بداية
- خطوة
- خطوات
- لا يزال
- صريح
- إستراتيجي
- إستراتيجيا
- تبسيط
- نقاط القوة
- موضوع
- جوهريا
- هذه
- ملخص
- أعلى
- الدعم
- سويفت
- نظام
- أنظمة
- تناسب
- أخذ
- اتخذت
- ترادفيا
- الهدف
- المستهدفة
- مهمة
- فريق
- تقني
- تقنيات
- تكنولوجيا
- تجربه بالعربي
- الاختبار
- أن
- •
- من مشاركة
- منهم
- then
- هناك.
- تشبه
- هم
- عبر
- طوال
- استهلاك الوقت
- مرات
- إلى
- TONE
- توب بوتس
- نحو
- تقليدي
- الانتقال
- عادة
- فهم
- فهم
- غير متوقع
- غير متوقع
- موحد
- فريد من نوعه
- مختلف
- لا يمكن التنبؤ به
- آخر التحديثات
- تستخدم
- حالة الاستخدام
- مستعمل
- مستخدم
- المستخدمين
- استخدام
- عادة
- الاستفادة من
- تستخدم
- التحقق من صحة
- تشكيلة
- بواسطة
- شاهدوا
- we
- الويب
- تطوير شبكة الويب
- أسابيع
- متى
- سواء
- التي
- في حين
- على نطاق أوسع
- سوف
- مع
- في غضون
- بدون
- العمال
- العالم
- حتى الآن
- عائدات
- لصحتك!
- حل متجر العقارات الشامل الخاص بك في جورجيا
- زفيرنت