مدلهای زبان بزرگ (LLM) یک چالش منحصر به فرد در ارزیابی عملکرد ارائه میکنند. برخلاف یادگیری ماشینی سنتی که در آن نتایج اغلب باینری هستند، خروجیهای LLM در طیفی از صحت قرار میگیرند. همچنین، در حالی که مدل پایه شما ممکن است در معیارهای گسترده برتر باشد، عملکرد عمومی عملکرد مطلوب را برای موارد استفاده خاص شما تضمین نمی کند.
بنابراین، یک رویکرد جامع برای ارزیابی LLMها باید از رویکردهای مختلفی مانند استفاده از LLM برای ارزیابی LLMها (یعنی ارزیابی خودکار) و استفاده از رویکردهای ترکیبی انسان-LLM استفاده کند. این مقاله به مراحل خاص روشهای مختلف میپردازد، نحوه ایجاد مجموعههای ارزیابی سفارشی متناسب با برنامه شما، مشخص کردن معیارهای مربوطه، و اجرای روشهای ارزیابی دقیق - هم برای انتخاب مدلها و هم برای نظارت بر عملکرد مداوم در تولید.
مجموعه های ارزیابی هدفمند را برای موارد استفاده خود بسازید
برای ارزیابی عملکرد یک LLM در مورد استفاده خاص، باید مدل را روی مجموعهای از نمونهها آزمایش کنید که نماینده موارد استفاده هدف شما هستند. این نیاز به ساخت یک مجموعه ارزیابی سفارشی دارد.
- شروع به کوچک. برای آزمایش عملکرد LLM در مورد استفاده خود، ممکن است با 10 مثال شروع کنید. هر یک از این نمونه ها را می توان چندین بار اجرا کرد تا سازگاری و قابلیت اطمینان مدل را ارزیابی کند.
- نمونه های چالش برانگیز را انتخاب کنید. نمونه هایی که انتخاب می کنید نباید ساده باشند. آنها باید چالش برانگیز باشند، طوری طراحی شوند که ظرفیت مدل را به طور کامل آزمایش کنند. این میتواند شامل اعلانهایی با ورودیهای غیرمنتظره، پرسشهایی باشد که میتواند سوگیری ایجاد کند یا سؤالاتی که نیاز به درک عمیق موضوع دارند. این در مورد فریب مدل نیست، بلکه اطمینان از آماده بودن آن برای ماهیت غیرقابل پیش بینی برنامه های کاربردی در دنیای واقعی است.
- استفاده از LLM ها را برای ایجاد مجموعه ارزیابی در نظر بگیرید. جالب توجه است، استفاده از مدلهای زبانی برای ساخت مجموعههای ارزیابی برای ارزیابی خود یا سایر مدلهای زبان، یک روش معمول است. به عنوان مثال، یک LLM میتواند مجموعهای از جفتهای پرسش و پاسخ را بر اساس یک متن ورودی تولید کند، که میتوانید از آنها به عنوان اولین دسته از نمونهها برای برنامه پاسخگویی به سؤال خود استفاده کنید.
- بازخورد کاربر را در نظر بگیرید. چه از آزمایش تیم داخلی یا استقرار گسترده تر، بازخورد کاربر اغلب چالش های پیش بینی نشده و سناریوهای دنیای واقعی را نشان می دهد. چنین بازخوردی می تواند به عنوان نمونه های چالش برانگیز جدید در مجموعه های ارزیابی شما ادغام شود.
در اصل، ساخت یک مجموعه ارزیابی سفارشی یک فرآیند پویا است که با چرخه عمر پروژه LLM شما سازگار و در حال رشد است. این روش تکراری تضمین میکند که مدل شما با چالشهای فعلی و مرتبط هماهنگ میماند.
معیارها، مقایسه ها و ارزیابی مبتنی بر معیار را ترکیب کنید
معیارها به تنهایی معمولا برای ارزیابی LLM ها کافی نیستند. LLM ها در حوزه ای عمل می کنند که همیشه یک پاسخ "درست" منحصر به فرد وجود ندارد. علاوه بر این، استفاده از معیارهای کل ممکن است گمراه کننده باشد. یک مدل ممکن است در یک حوزه برتری داشته باشد و در حوزه دیگری دچار تزلزل شود، اما همچنان یک میانگین امتیاز چشمگیر را ثبت کند.
معیارهای ارزیابی شما به ویژگی های متمایز سیستم LLM خاص بستگی دارد. در حالی که دقت و بی طرفی اهداف مشترکی هستند، معیارهای دیگر ممکن است در سناریوهای خاص مهم باشند. به عنوان مثال، یک ربات چت پزشکی ممکن است بی ضرر بودن پاسخ را در اولویت قرار دهد، یک ربات پشتیبانی مشتری ممکن است بر حفظ یک لحن دوستانه ثابت تأکید کند، یا یک برنامه توسعه وب میتواند به خروجیهایی در قالب خاصی نیاز داشته باشد.
برای سادهسازی فرآیند، معیارهای ارزیابی چندگانه را میتوان در یک واحد ادغام کرد عملکرد بازخورد. متن تولید شده توسط یک LLM و برخی فراداده را به عنوان ورودی می گیرد و سپس نمره ای را که کیفیت متن را نشان می دهد، خروجی می گیرد.
بنابراین، ارزیابی کل نگر عملکرد LLM معمولاً مستلزم حداقل 3 رویکرد مختلف است:
- اندازه گیری های کمی: هنگامی که پاسخ های صحیح قطعی وجود دارد، می توانید به طور پیش فرض از روش های ارزیابی سنتی ML استفاده کنید رویکردهای کمی.
- مقایسه مرجع: برای نمونههایی که پاسخ تکی واضحی ندارند، اما با یک مرجع در دسترس از پاسخهای قابل قبول، میتوان پاسخ مدل را با نمونههای قبلی مقایسه و مقایسه کرد.
- ارزیابی مبتنی بر معیار: در غیاب مرجع، تمرکز به سنجش خروجی مدل بر اساس معیارهای از پیش تعریف شده تغییر می کند.
هم مقایسه های مرجع و هم ارزیابی های مبتنی بر معیار می توانند توسط ارزیاب های انسانی یا از طریق فرآیندهای خودکار اجرا شوند. در مرحله بعد، مزایا و معایب این رویکردهای ارزیابی متمایز را بررسی خواهیم کرد.
رویکردهای انسانی، خودکار، و ترکیبی
ارزیابی انسانی اغلب به عنوان استاندارد طلایی برای ارزیابی برنامه های کاربردی یادگیری ماشین، شامل سیستم های مبتنی بر LLM در نظر گرفته می شود، اما به دلیل محدودیت های زمانی یا فنی همیشه امکان پذیر نیست. رویکردهای ارزیابی خودکار و ترکیبی اغلب در تنظیمات سازمانی برای مقیاسبندی ارزیابی عملکرد LLM استفاده میشوند.
ارزیابی انسانی
داشتن نظارت انسانی بر خروجی برنامه های کاربردی مبتنی بر LLM برای اطمینان از دقت و قابلیت اطمینان این سیستم ها ضروری است. با این حال، تکیه صرف بر این رویکرد برای ارزیابی LLM ممکن است به دلیل محدودیتهای کلیدی زیر ایدهآل نباشد:
- نگرانی های کیفیتبا کمال تعجب، مدل های پیشرفته مانند GPT-4 اغلب ارزیابی هایی با کیفیت برتر در مقایسه با میانگین نتایج کارگران استخدام شده از طریق Mechanical Turk ارائه می دهند. ارزیابهای انسانی، مگر اینکه توسط طرحهای آزمایشی دقیق هدایت شوند، ممکن است بر ویژگیهای اصلی که بیشترین اهمیت را دارند تمرکز نکنند. تمایل به گرفتار شدن در عناصر سطحی وجود دارد. به عنوان مثال، آنها ممکن است یک پاسخ با قالب بندی خوب اما اشتباه را نسبت به پاسخی دقیق و در عین حال به وضوح ارائه دهند.
- پیامدهای هزینه: دستیابی به ارزیابی های انسانی درجه یک گران است. هرچه کیفیت ارزیابی شما بالاتر باشد، هزینه های مرتبط با آن بیشتر می شود.
- محدودیت های زمانی: جمع آوری ارزیابی های انسانی زمان بر است. در دنیای پر سرعت توسعه سیستم مبتنی بر LLM، که در آن استقرار میتواند ظرف چند روز یا چند هفته اتفاق بیفتد، توسعهدهندگان همیشه نمیتوانند مکث کنند و منتظر بازخورد باشند.
این محدودیت ها بر اهمیت تکمیل ارزیابی های انسانی با تکنیک های ارزیابی کارآمدتر تأکید می کند.
ارزیابی خودکار
مدل های زبان بزرگ در ارزیابی عملکرد همتایان خود مهارت نشان داده اند. قابل ذکر است که می توان از یک LLM پیشرفته یا بزرگتر برای ارزیابی عملکرد مدل های کوچکتر استفاده کرد. همچنین استفاده از LLM برای ارزیابی خروجی خود معمول است. با توجه به مکانیک های LLM، یک مدل ممکن است در ابتدا پاسخ نادرستی ارائه دهد. با این حال، با ارائه همان مدل با یک دستور استراتژیک ساخته شده که درخواست ارزیابی پاسخ اولیه خود را دارد، مدل به طور موثر فرصتی برای "بازتاب" یا "بازاندیشی" پیدا می کند. این روش به طور قابل ملاحظه ای احتمال شناسایی هر گونه خطا را در مدل افزایش می دهد.
استفاده از LLM برای ارزیابی سایر LLM ها جایگزینی سریع و مقرون به صرفه برای به کارگیری ارزیاب های انسانی ارائه می دهد. با این حال، این روش دارای مشکلات مهمی است که رهبران کسب و کار و فناوری باید برای رفع آن آماده باشند:
- هنگامی که وظیفه رتبه بندی یک پاسخ در مقیاس 1 تا 5، LLM ها ممکن است تعصب ثابتی از خود نشان دهند بدون در نظر گرفتن کیفیت واقعی پاسخ، نسبت به یک رتبه بندی خاص.
- به طور کلی یک LLM هنگام مقایسه خروجی خود با سایر مدل ها ترجیحی برای پاسخ خود نشان می دهد.
- توالی پاسخ نامزدها گاهی اوقات می تواند بر ارزیابی تاثیر بگذاردمانند نشان دادن اولویت برای اولین پاسخ نامزد نمایش داده شده.
- LLM ها تمایل دارند طرفدار پاسخ های طولانی تر، حتی اگر حاوی خطاهای واقعی باشند یا درک و استفاده از آنها برای کاربران انسانی دشوارتر باشد.
با توجه به نواقص ذاتی در ارزیابی های LLM، ادغام استراتژیک نظارت دستی توسط ارزیاب های انسانی یک گام توصیه شده است و نباید از فرآیند توسعه برنامه LLM حذف شود.
رویکرد ترکیبی
رویکرد غالب این است که توسعه دهندگان به شدت بر ارزیابی های خودکار تسهیل شده توسط LLM ها تکیه کنند. این آنها را با مکانیزم بازخورد فوری مجهز می کند که امکان انتخاب سریع مدل، تنظیم دقیق و آزمایش با اعلان های سیستمی متنوع را فراهم می کند. هدف دستیابی به یک سیستم با عملکرد بهینه بر اساس این ارزیابی های خودکار است. هنگامی که مرحله ارزیابی خودکار تکمیل شد، مرحله بعدی معمولاً شامل یک فرو رفتن عمیق تر با ارزیاب های انسانی با کیفیت بالا برای تأیید اعتبار ارزیابی خودکار است.
تضمین ارزیابی های انسانی با کیفیت بالا می تواند یک تلاش پرهزینه باشد. در حالی که متوسل شدن به این سطح از بررسی بعد از هر اصلاح جزئی سیستم عملی نیست، ارزیابی انسانی قبل از انتقال یک سیستم LLM به یک محیط تولید، یک مرحله ضروری است. همانطور که قبلاً ذکر شد، ارزیابیهای LLM میتوانند سوگیریها را آشکار کنند و غیرقابل اعتماد باشند.
پس از استقرار، جمع آوری بازخورد واقعی از کاربران نهایی برنامه های کاربردی مبتنی بر LLM بسیار مهم است. بازخورد می تواند به سادگی این باشد که کاربران یک پاسخ را مفید (شست بالا) یا غیر مفید (شست پایین) ارزیابی کنند، اما در حالت ایده آل باید با نظرات دقیقی همراه باشد که نقاط قوت و کاستی پاسخ های مدل را برجسته می کند.
بهروزرسانیهای مدل پایه یا تغییر در درخواستهای کاربر ممکن است به طور ناخواسته عملکرد برنامه شما را کاهش دهد یا ضعفهای پنهان را آشکار کند. نظارت مداوم بر عملکرد برنامه LLM در برابر معیارهای تعریف شده ما در طول عمر عملیاتی آن حیاتی است، بنابراین شما می توانید به سرعت کمبودهای در حال ظهور را شناسایی و برطرف کنید. .
گیرنده های کلیدی
ارزیابی عملکرد سیستمهای مبتنی بر LLM چالشهای منحصربهفردی را ارائه میکند و کار را از ارزیابیهای یادگیری ماشین معمولی جدا میکند. در فرآیند ارزیابی یک سیستم LLM، ملاحظات مهم زیر باید برای اطلاع از روش شما در نظر گرفته شود:
- مجموعه های ارزیابی مناسب: برای به دست آوردن بینش های عملی، ساخت مجموعه های ارزیابی قوی و کاربردی محور ضروری است. این مجموعه ها لزوماً نیازی به بزرگ بودن ندارند، اما باید طیف وسیعی از نمونه های چالش برانگیز را در بر گیرند.
- گسترش پویا چالش های ارزیابی: همانطور که از کاربران بازخورد دریافت میکنید، بسیار مهم است که به طور مکرر مجموعه ارزیابی را گسترش داده و اصلاح کنید تا چالشها و تفاوتهای در حال تحول را به تصویر بکشید.
- معیارهای کمی و معیارهای کیفی: ماهیت پیچیده LLM ها اغلب از معیارهای کمی ساده فرار می کند. ایجاد مجموعهای از معیارهای متناسب با مورد استفاده خاص شما ضروری است که امکان ارزیابی دقیقتر عملکرد مدل را فراهم میکند.
- عملکرد بازخورد یکپارچه: برای ساده کردن فرآیند ارزیابی، ترکیب چند معیار را در یک تابع بازخورد منسجم و منفرد در نظر بگیرید.
- رویکرد ارزیابی ترکیبی: استفاده از LLM ها و ارزیاب های انسانی با کیفیت بالا در فرآیند ارزیابی، دیدگاه جامع تری را ارائه می دهد و مطمئن ترین و مقرون به صرفه ترین نتایج را به همراه دارد.
- نظارت مستمر در دنیای واقعی: با ادغام بازخورد کاربر با عملکرد بازخورد یکپارچه، می توانید به طور مداوم عملکرد LLM را نظارت و تنظیم دقیق کنید و از همسویی سازگار با نیازهای دنیای واقعی اطمینان حاصل کنید.
از این مقاله لذت می برید؟ برای به روز رسانی های بیشتر تحقیقات هوش مصنوعی ثبت نام کنید.
زمانی که مقالات خلاصه بیشتری مانند این مقاله منتشر کنیم، به شما اطلاع خواهیم داد.
مربوط
- محتوای مبتنی بر SEO و توزیع روابط عمومی. امروز تقویت شوید.
- PlatoData.Network Vertical Generative Ai. به خودت قدرت بده دسترسی به اینجا.
- PlatoAiStream. هوش وب 3 دانش تقویت شده دسترسی به اینجا.
- PlatoESG. خودرو / خودروهای الکتریکی، کربن ، CleanTech، انرژی، محیط، خورشیدی، مدیریت پسماند دسترسی به اینجا.
- PlatoHealth. هوش بیوتکنولوژی و آزمایشات بالینی. دسترسی به اینجا.
- ChartPrime. بازی معاملاتی خود را با ChartPrime ارتقا دهید. دسترسی به اینجا.
- BlockOffsets. نوسازی مالکیت افست زیست محیطی. دسترسی به اینجا.
- منبع: https://www.topbots.com/llm-performance-evaluation/
- : دارد
- :است
- :نه
- :جایی که
- $UP
- 1
- 10
- a
- درباره ما
- قابل قبول
- همراه
- حساب
- دقت
- دقیق
- رسیدن
- کسب
- واقعی
- نشانی
- پیشرفته
- مزایای
- پس از
- در برابر
- تجمیع
- AI
- تحقیق ai
- اجازه دادن
- تنها
- همچنین
- جایگزین
- همیشه
- an
- و
- دیگر
- پاسخ
- پاسخ
- هر
- جدا
- کاربرد
- برنامه توسعه
- برنامه های کاربردی
- روش
- رویکردها
- هستند
- مقاله
- مقالات
- AS
- ارزیابی کنید
- ارزیابی
- مرتبط است
- At
- خواص
- خودکار
- اتوماتیک
- در دسترس
- میانگین
- در انتظار
- پایه
- مستقر
- BE
- قبل از
- خارج از
- تعصبات
- تقویت می کند
- ربات
- هر دو
- پهن
- بنا
- کسب و کار
- اما
- by
- CAN
- نامزد
- نامزد
- ظرفیت
- گرفتن
- مورد
- موارد
- گرفتار
- به چالش
- چالش ها
- به چالش کشیدن
- chatbot
- را انتخاب کنید
- منسجم
- جمع آوری
- ترکیب
- می آید
- نظرات
- مشترک
- مقایسه
- مقایسه
- تکمیل شده
- جامع
- در نظر بگیرید
- ملاحظات
- استوار
- محدودیت ها
- ساختن
- به طور مداوم
- معمولی
- هسته
- اصلاح
- مقرون به صرفه
- گران
- هزینه
- میتوانست
- پوشش
- ایجاد
- ضوابط
- بحرانی
- بسیار سخت
- جاری
- سفارشی
- مشتری
- پشتیبانی مشتریان
- روز
- عمیق
- عمیق تر
- به طور پیش فرض
- مشخص
- قطعی
- نشان دادن
- گسترش
- اعزام ها
- طراحی
- طرح
- دقیق
- توسعه دهندگان
- پروژه
- مختلف
- نمایش داده
- متمایز
- نمی کند
- دامنه
- آیا
- پایین
- اشکالاتی
- دو
- پویا
- e
- هر
- پیش از آن
- به طور موثر
- موثر
- هر دو
- عناصر
- سنگ سنباده
- اهمیت دادن
- را قادر می سازد
- شامل
- تلاش کن
- تضمین می کند
- حصول اطمینان از
- سرمایه گذاری
- محیط
- خطاهای
- ماهیت
- ضروری است
- ایجاد
- اتر (ETH)
- ارزیابی
- ارزیابی
- ارزیابی
- ارزیابی
- حتی
- هر
- در حال تحول
- مثال
- مثال ها
- اکسل
- اجرا شده
- وجود داشته باشد
- گسترش
- توسعه
- گران
- تجربی
- تسهیل
- واقعی
- لنگ زدن
- سریع گام
- توجه
- امکان پذیر است
- باز خورد
- کمی از
- نام خانوادگی
- تمرکز
- پیروی
- برای
- قالب
- غالبا
- دوستانه
- از جانب
- تابع
- بعلاوه
- جمع آوری
- سوالات عمومی
- عموما
- تولید می کنند
- تولید
- واقعی
- دریافت کنید
- داده
- هدف
- طلا
- واحد طلا
- در حال رشد
- ضمانت
- رخ دادن
- سخت تر
- بهره برداری
- آیا
- داشتن
- به شدت
- با کیفیت بالا
- بالاتر
- مشخص کردن
- جامع
- چگونه
- چگونه
- اما
- HTTPS
- انسان
- ترکیبی
- i
- دلخواه
- ایده آل
- شناسایی
- شناسایی
- if
- فوری
- امری ضروری
- انجام
- اهمیت
- موثر
- in
- شامل
- مشمول
- نشان می دهد
- اطلاع دادن
- ذاتی
- اول
- در ابتدا
- ورودی
- ورودی
- بینش
- نمونه
- یکپارچه
- داخلی
- به
- IT
- ITS
- خود
- JPG
- کلید
- دانستن
- زبان
- بزرگ
- بزرگتر
- رهبران
- یادگیری
- کمترین
- سطح
- قدرت نفوذ
- بهره برداری
- زندگی
- wifecycwe
- پسندیدن
- احتمال
- محدودیت
- LLP
- دیگر
- دستگاه
- فراگیری ماشین
- نگهداری
- کتابچه راهنمای
- ماده
- حداکثر عرض
- ممکن است..
- مکانیکی
- مکانیک
- مکانیزم
- پزشکی
- تولید گزارشات تاریخی
- ادغام
- متاداده
- روش
- روش شناسی
- روش
- دقیق
- متریک
- قدرت
- خردسال
- گمراه کننده
- ML
- مدل
- مدل
- مانیتور
- نظارت بر
- بیش
- کارآمدتر
- اکثر
- چندگانه
- باید
- طبیعت
- لزوما
- نیاز
- جدید
- بعد
- به ویژه
- اشاره کرد
- اهداف
- of
- پیشنهادات
- غالبا
- on
- یک بار
- ONE
- مداوم
- کار
- قابل استفاده
- فرصت
- بهینه
- or
- دیگر
- ما
- نتایج
- تولید
- روی
- نظارت
- خود
- جفت
- برترین
- ویژه
- توقف
- کارایی
- انجام
- چشم انداز
- فاز
- افلاطون
- هوش داده افلاطون
- PlatoData
- تمرین
- عملگرا
- آماده شده
- در حال حاضر
- ارائه شده
- هدیه
- اولویت بندی
- روش
- روند
- فرآیندهای
- تولید کردن
- تولید
- پروژه ها
- اثبات شده
- ارائه
- پرسش و پاسخ
- کیفی
- کیفیت
- کیفیت
- کمی
- نمایش ها
- سوالات
- به سرعت
- محدوده
- نرخ
- نسبتا
- رتبه
- دنیای واقعی
- قلمرو
- گرفتن
- خالص کردن
- بدون در نظر گرفتن
- ثبت نام
- آزاد
- مربوط
- قابلیت اطمینان
- قابل اعتماد
- تکیه بر
- بقایای
- نماینده
- درخواست
- نیاز
- مورد نیاز
- نیاز
- تحقیق
- توسل
- پاسخ
- پاسخ
- نتایج
- فاش می کند
- دقیق
- تنومند
- دویدن
- همان
- مقیاس
- سناریوها
- نمره
- بررسی موشکافانه
- به دنبال
- انتخاب
- انتخاب
- ترتیب دهی
- تنظیم
- مجموعه
- محیط
- تنظیمات
- شیفت
- کاستی ها
- باید
- امضاء
- ساده
- ساده کردن
- مفرد
- کوچکتر
- So
- فقط
- برخی از
- خاص
- طیف
- استاندارد
- شروع
- گام
- مراحل
- هنوز
- ساده
- استراتژیک
- استراتژیک
- ساده کردن
- نقاط قوت
- موضوع
- قابل ملاحظه ای
- چنین
- خلاصه
- برتر
- پشتیبانی
- SWIFT
- سیستم
- سیستم های
- طراحی شده
- گرفتن
- صورت گرفته
- پشت سر هم
- هدف
- هدف قرار
- کار
- تیم
- فنی
- تکنیک
- پیشرفته
- آزمون
- تست
- که
- La
- شان
- آنها
- سپس
- آنجا.
- اینها
- آنها
- این
- از طریق
- سراسر
- زمان بر
- بار
- به
- TONE
- TOPBOTS
- طرف
- سنتی
- گذار
- به طور معمول
- فهمیدن
- درک
- غیر منتظره
- پیش بینی نشده
- یکپارچه
- منحصر به فرد
- بر خلاف
- غیرقابل پیش بینی
- به روز رسانی
- استفاده کنید
- مورد استفاده
- استفاده
- کاربر
- کاربران
- با استفاده از
- معمولا
- استفاده کنید
- استفاده
- تصدیق
- تنوع
- از طريق
- مشاهده شده
- we
- وب
- توسعه وب
- هفته
- چه زمانی
- چه
- که
- در حین
- گسترده تر
- اراده
- با
- در داخل
- بدون
- کارگران
- جهان
- هنوز
- بازده
- شما
- شما
- زفیرنت