Suuret kielimallit (LLM) tarjoavat ainutlaatuisen haasteen suorituskyvyn arvioinnissa. Toisin kuin perinteinen koneoppiminen, jossa tulokset ovat usein binaarisia, LLM-tulosteet ovat oikeita. Vaikka perusmallisi saattaa olla erinomaista laajoissa mittareissa, yleinen suorituskyky ei takaa optimaalista suorituskykyä tietyissä käyttötapauksissa.
Siksi kokonaisvaltaisen lähestymistavan LLM:ien arviointiin on käytettävä erilaisia lähestymistapoja, kuten LLM:ien käyttöä LLM:ien arvioinnissa (eli automaattista arviointia) ja ihmisen ja LLM:n hybridilähestymistapoja. Tässä artikkelissa käsitellään eri menetelmien erityisiä vaiheita, jotka kattavat sovelluksellesi räätälöityjen arviointisarjojen luomisen, relevanttien mittareiden määrittämisen ja tiukkojen arviointimenetelmien käyttöönoton – sekä mallien valinnassa että tuotannon jatkuvan suorituskyvyn seurannassa.
Rakenna kohdennettuja arviointisarjoja käyttötapauksiasi varten
Jotta voit arvioida LLM:n suorituskykyä tietyssä käyttötapauksessa, sinun on testattava malli joukolla esimerkkejä, jotka edustavat kohdekäyttötapauksiasi. Tämä edellyttää mukautetun arviointijoukon rakentamista.
- Aloita pieni. Voit testata LLM:n suorituskykyä käyttötapauksessasi aloittamalla vain 10 esimerkillä. Jokainen näistä esimerkeistä voidaan suorittaa useita kertoja mallin johdonmukaisuuden ja luotettavuuden arvioimiseksi.
- Poimi haastavia esimerkkejä. Valitsemiesi esimerkkien ei pitäisi olla yksinkertaisia. Niiden tulee olla haastavia ja suunniteltu testaamaan mallin kapasiteetti täysillä. Tämä voi sisältää kehotteita odottamattomilla syötteillä, kyselyitä, jotka voivat aiheuttaa harhaa, tai kysymyksiä, jotka edellyttävät syvällistä aiheen ymmärtämistä. Kyse ei ole mallin huijaamisesta, vaan pikemminkin sen varmistamisesta, että se on valmis tosielämän sovellusten arvaamattomaan luonteeseen.
- Harkitse LLM:iden valjastamista arviointisarjan rakentamiseen. Mielenkiintoista on, että on yleinen käytäntö hyödyntää kielimalleja arviointisarjojen rakentamisessa, jotta voidaan arvioida joko itseään tai muita kielimalleja. Esimerkiksi LLM voi luoda syötetyn tekstin perusteella joukon Q&A-pareja, joita voit käyttää ensimmäisenä eränä näytteitä kysymysvastaussovelluksessasi.
- Sisällytä käyttäjien palaute. Olipa kyse sisäisestä tiimitestauksesta tai laajemmasta käyttöönotosta, käyttäjien palaute paljastaa usein odottamattomia haasteita ja todellisia skenaarioita. Tällainen palaute voidaan integroida uusina haastavina esimerkeinä arviointisarjoihin.
Pohjimmiltaan mukautetun arviointisarjan rakentaminen on dynaaminen prosessi, joka mukautuu ja kasvaa yhdessä LLM-projektisi elinkaaren kanssa. Tämä iteratiivinen menetelmä varmistaa, että mallisi pysyy sopusoinnussa tämänhetkisten relevanttien haasteiden kanssa.
Yhdistä mittareita, vertailuja ja kriteereihin perustuvaa arviointia
Mittarit yksinään eivät yleensä riitä arvioimaan LLM:itä. LLM:t toimivat alueella, jossa ei aina ole yksittäistä "oikeaa" vastausta. Lisäksi aggregoitujen mittareiden käyttäminen voi olla harhaanjohtavaa. Malli saattaa loistaa yhdellä alueella ja horjua toisella, mutta silti saada vaikuttava keskimääräinen pistemäärä.
Arviointikriteerisi riippuvat tietyn LLM-järjestelmän erillisistä ominaisuuksista. Vaikka tarkkuus ja puolueettomuus ovat yleisiä tavoitteita, muut kriteerit voivat olla ensiarvoisen tärkeitä tietyissä skenaarioissa. Esimerkiksi lääketieteellinen chatbot voi asettaa etusijalle vastauksen vaarattomuuden, asiakastukibotti saattaa korostaa johdonmukaisen ystävällisen sävyn säilyttämistä tai verkkokehityssovellus voi vaatia tulosteita tietyssä muodossa.
Prosessin virtaviivaistamiseksi useita arviointikriteerejä voidaan integroida yksikköön palautetoiminto. Se ottaa syötteeksi LLM:n luoman tekstin ja joitain metatietoja ja tulostaa sitten pistemäärän, joka ilmaisee tekstin laadun.
Näin ollen LLM:n suorituskyvyn kokonaisvaltainen arviointi sisältää tyypillisesti vähintään kolme erilaista lähestymistapaa:
- Määrälliset tiedot: Kun lopulliset oikeat vastaukset ovat olemassa, voit oletuksena käyttää perinteisiä ML-arviointimenetelmiä määrällisiä lähestymistapoja.
- Viitevertailut: Tapauksissa, joissa ei ole selkeää yksittäistä vastausta, mutta käytettävissä on viite hyväksyttävistä vastauksista, mallin vastausta voidaan verrata ja verrata olemassa oleviin esimerkkeihin.
- Kriteeriin perustuva arviointi: Jos viittausta ei ole, painopiste siirtyy mallin tuotoksen mittaamiseen ennalta määritettyjen kriteerien perusteella.
Sekä vertailuvertailut että kriteeripohjaiset arvioinnit voidaan suorittaa joko arvioijien toimesta tai automatisoitujen prosessien avulla. Seuraavaksi tarkastelemme näiden erillisten arviointimenetelmien etuja ja haittoja.
Ihmisen, automaattisen arvioinnin ja hybridilähestymistavat
Ihmisten arviointia pidetään usein kultaisena standardina arvioitaessa koneoppimissovelluksia, mukaan lukien LLM-pohjaiset järjestelmät, mutta se ei ole aina mahdollista ajallisten tai teknisten rajoitusten vuoksi. Automaattista arviointia ja hybridilähestymistapoja käytetään usein yritysympäristöissä LLM-suorituskyvyn arvioinnin skaalaamiseen.
Ihmisten arviointi
LLM-pohjaisten sovellusten tulosten inhimillinen valvonta on välttämätöntä näiden järjestelmien tarkkuuden ja luotettavuuden varmistamiseksi. Pelkästään tähän lähestymistapaan luottaminen LLM:ien arvioinnissa ei kuitenkaan välttämättä ole ihanteellinen seuraavista keskeisistä rajoituksista johtuen:
- Laatuhuolet: Yllättäen edistyneet mallit, kuten GPT-4, tuottavat usein korkealaatuisia arvioita verrattuna Mechanical Turkin kautta palkattujen työntekijöiden keskimääräisiin tuloksiin. Inhimilliset arvioijat eivät ehkä keskity tärkeimpiin ydinominaisuuksiin, elleivät ne johda tarkkaan kokeellisiin suunnitelmiin. On taipumus tarttua pinnallisiin elementteihin; He voivat esimerkiksi suosia hyvin muotoiltua mutta virheellistä vastausta tarkan mutta selkeästi esitettyyn vastaukseen verrattuna.
- Kustannusvaikutukset: Huipputason ihmisarviointien hankkiminen on kallista. Mitä korkeampaa arvioinnin laatua haet, sitä jyrkempiä siihen liittyvät kustannukset ovat.
- Aikarajoitteet: Ihmisten arvioiden kerääminen vie aikaa. LLM-pohjaisen järjestelmäkehityksen nopeatempoisessa maailmassa, jossa käyttöönotot voivat tapahtua muutamassa päivässä tai viikossa, kehittäjillä ei ole aina varaa pysähtyä odottamaan palautetta.
Nämä rajoitukset korostavat, kuinka tärkeää on täydentää ihmisten arviointeja tehokkaammilla arviointitekniikoilla.
Automaattinen arviointi
Suuret kielimallit ovat osoittautuneet taitaviksi arvioimaan vastineidensa suorituskykyä. Erityisesti edistyneempää tai suurempaa LLM:ää voidaan käyttää arvioimaan pienempien mallien suorituskykyä. On myös yleistä käyttää LLM:ää oman tuotoksensa arvioimiseen. Ottaen huomioon LLM:ien mekaniikka, malli saattaa aluksi antaa väärän vastauksen. Kuitenkin varustamalla sama malli strategisesti muotoillulla kehotuksella, joka pyytää arvioimaan sen alkuperäistä vastausta, malli saa tehokkaasti mahdollisuuden "reflektoida" tai "uudelleen ajatella". Tämä menettely lisää huomattavasti todennäköisyyttä, että malli tunnistaa mahdolliset virheet.
LLM:ien käyttäminen muiden LLM:ien arvioimiseen tarjoaa nopean ja kustannustehokkaan vaihtoehdon arvioijien palkkaamiselle. Tällä menetelmällä on kuitenkin kriittisiä sudenkuoppia, joihin yritys- ja teknologiajohtajien on oltava valmiita puuttumaan:
- Kun LLM:t joutuvat arvioimaan vastauksen asteikolla 1–5, he saattavat osoittavat johdonmukaista ennakkoluulottomuutta kohti tiettyä arvosanaa vastauksen todellisesta laadusta riippumatta.
- Kun verrataan omaa tuotantoaan muiden mallien kanssa, LLM yleensä näyttää suosivan omaa vastaustaan.
- Vastausehdokkaiden järjestys voi ajoittain vaikuttaa arviointiin, kuten esimerkiksi ensimmäisen näytettävän ehdokasvastauksen mieltymyksen osoittaminen.
- LLM:illä on tapana kannattaa pidempiä vastauksia, vaikka ne sisältävätkin asiavirheitä tai niitä on ihmisten käyttäjien vaikeampi ymmärtää ja käyttää.
Ottaen huomioon LLM-arviointeihin liittyvät puutteet, manuaalisen valvonnan strateginen sisällyttäminen ihmisten arvioijien toimesta on edelleen suositeltava askel, eikä sitä pidä jättää väliin LLM-sovelluskehitysprosessista.
Hybridi lähestymistapa
Vallitseva lähestymistapa on, että kehittäjät tukeutuvat pitkälti LLM:iden mahdollistamiin automaattisiin arviointeihin. Tämä antaa heille välittömän palautemekanismin, joka mahdollistaa nopean mallin valinnan, hienosäädön ja kokeilun erilaisilla järjestelmäkehotteilla. Tavoitteena on saavuttaa optimaalisesti toimiva järjestelmä näiden automaattisten arvioiden perusteella. Kun automaattinen arviointivaihe on valmis, seuraava vaihe sisältää tyypillisesti syvemmän sukelluksen laadukkaiden arvioijien kanssa automaattisen arvioinnin luotettavuuden vahvistamiseksi.
Korkealaatuisten inhimillisten arviointien varmistaminen voi olla kallista. Vaikka ei ole pragmaattista turvautua tämän tason tarkastukseen jokaisen pienen järjestelmän tarkentamisen jälkeen, ihmisen arviointi on välttämätön vaihe ennen LLM-järjestelmän siirtämistä tuotantoympäristöön. Kuten aiemmin todettiin, LLM:iden arvioinnit voivat osoittaa harhaa ja olla epäluotettavia.
Käyttöönoton jälkeen on erittäin tärkeää kerätä aitoa palautetta LLM-pohjaisten sovelluksiemme loppukäyttäjiltä. Palaute voi olla niin yksinkertaista kuin se, että käyttäjät arvioivat vastauksen hyödylliseksi (peukalo ylös) tai hyödyttömäksi (peukalo alas), mutta ihannetapauksessa siihen tulisi liittää yksityiskohtaiset kommentit, joissa korostetaan mallin vastausten vahvuudet ja puutteet.
Perusmallin päivitykset tai muutokset käyttäjien kyselyissä voivat vahingossa heikentää sovelluksesi suorituskykyä tai paljastaa piileviä heikkouksia. LLM-sovelluksen suorituskyvyn jatkuva seuranta määrittämiemme kriteeriemme mukaisesti on kriittistä koko sen käyttöiän ajan, jotta voit nopeasti tunnistaa ja korjata esiin tulevat puutteet. .
Keskeiset ostokset
LLM-pohjaisten järjestelmien suorituskyvyn arviointi asettaa ainutlaatuisia haasteita, mikä erottaa tehtävän perinteisistä koneoppimisen arvioinneista. LLM-järjestelmää arvioitaessa on otettava huomioon seuraavat kriittiset näkökohdat metodologiaa varten:
- Räätälöidyt arviointisetit: Käyttökelpoisten oivallusten saamiseksi on välttämätöntä rakentaa vankat, sovelluskeskeiset arviointijoukot. Näiden sarjojen ei välttämättä tarvitse olla suuria, mutta niiden tulisi sisältää joukko haastavia näytteitä.
- Arviointihaasteiden dynaaminen laajentaminen: Kun saat palautetta käyttäjiltä, on erittäin tärkeää laajentaa ja tarkentaa arviointijoukkoa toistuvasti kehittyvien haasteiden ja vivahteiden huomioimiseksi.
- Kvantitatiiviset mittarit ja laadulliset kriteerit: LLM:ien monimutkainen luonne välttelee usein suoraviivaisia kvantitatiivisia mittareita. On olennaista määrittää joukko kriteereitä, jotka on räätälöity sinun käyttötapaukseesi, jotta mallin suorituskykyä voidaan arvioida yksityiskohtaisemmin.
- Yhtenäinen palautetoiminto: Arviointiprosessin yksinkertaistamiseksi harkitse useiden kriteerien yhdistämistä yksittäiseksi, yhtenäiseksi palautefunktioksi.
- Hybridiarviointimenetelmä: Sekä LLM:n että laadukkaiden arvioijien hyödyntäminen arviointiprosessissa tarjoaa kattavamman näkökulman ja tuottaa luotettavimmat ja kustannustehokkaimmat tulokset.
- Jatkuva reaalimaailman seuranta: Yhdistämällä käyttäjäpalautteen yhdistettyyn palautetoimintoon voit jatkuvasti seurata ja hienosäätää LLM:n suorituskykyä ja varmistaa johdonmukaisen yhdenmukaisuuden todellisten vaatimusten kanssa.
Nautitko tästä artikkelista? Tilaa lisää AI-tutkimuspäivityksiä.
Ilmoitamme sinulle, kun julkaisemme lisää tämänkaltaisia yhteenvetoartikkeleita.
liittyvä
- SEO-pohjainen sisällön ja PR-jakelu. Vahvista jo tänään.
- PlatoData.Network Vertical Generatiivinen Ai. Vahvista itseäsi. Pääsy tästä.
- PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Tietoa laajennettu. Pääsy tästä.
- PlatoESG. Autot / sähköautot, hiili, CleanTech, energia, ympäristö, Aurinko, Jätehuolto. Pääsy tästä.
- PlatonHealth. Biotekniikan ja kliinisten kokeiden älykkyys. Pääsy tästä.
- ChartPrime. Nosta kaupankäyntipeliäsi ChartPrimen avulla. Pääsy tästä.
- BlockOffsets. Ympäristövastuun omistuksen nykyaikaistaminen. Pääsy tästä.
- Lähde: https://www.topbots.com/llm-performance-evaluation/
- :on
- :On
- :ei
- :missä
- $ YLÖS
- 1
- 10
- a
- Meistä
- hyväksyttävä
- liitettävä
- Tili
- tarkkuus
- tarkka
- Saavuttaa
- hankkiminen
- todellinen
- osoite
- kehittynyt
- etuja
- Jälkeen
- vastaan
- aggregaatti
- AI
- ai tutkimusta
- Salliminen
- yksin
- Myös
- vaihtoehto
- aina
- an
- ja
- Toinen
- vastaus
- vastauksia
- Kaikki
- erilleen
- Hakemus
- Application Development
- sovellukset
- lähestymistapa
- lähestymistavat
- OVAT
- artikkeli
- artikkelit
- AS
- arvioida
- arviointi
- liittyvä
- At
- attribuutteja
- Automatisoitu
- automaattisesti
- saatavissa
- keskimäärin
- odottaa
- pohja
- perustua
- BE
- ennen
- Jälkeen
- harhat
- boosteja
- Bot
- sekä
- laaja
- Rakentaminen
- liiketoiminta
- mutta
- by
- CAN
- ehdokkaat
- ehdokkaat
- Koko
- kaapata
- tapaus
- tapauksissa
- kiinni
- haaste
- haasteet
- haastava
- chatbot
- Valita
- JOHDONMUKAINEN
- Kerääminen
- yhdistely
- tulee
- kommentit
- Yhteinen
- verrattuna
- vertaamalla
- Valmistunut
- kattava
- Harkita
- näkökohdat
- johdonmukainen
- rajoitteet
- rakentaa
- jatkuvasti
- tavanomainen
- Ydin
- korjata
- kustannustehokas
- kallis
- kustannukset
- voisi
- päällyste
- luoda
- kriteerit
- kriittinen
- ratkaiseva
- Nykyinen
- asiakassuhde
- asiakas
- Asiakaspalvelu
- päivää
- syvä
- syvempää
- oletusarvo
- määritelty
- lopullinen
- esittelyssä
- käyttöönotto
- käyttöönotot
- suunniteltu
- mallit
- yksityiskohtainen
- kehittäjille
- Kehitys
- eri
- näyttöön
- selvä
- ei
- verkkotunnuksen
- Dont
- alas
- haitat
- kaksi
- dynaaminen
- e
- kukin
- Aikaisemmin
- tehokkaasti
- tehokas
- myöskään
- elementtejä
- syntymässä
- painottaa
- mahdollistaa
- käsittää
- yrittää
- varmistaa
- varmistamalla
- yritys
- ympäristö
- virheet
- ydin
- olennainen
- perustaa
- Eetteri (ETH)
- arvioida
- arviointiin
- arviointi
- arvioinnit
- Jopa
- Joka
- kehittyvä
- esimerkki
- Esimerkit
- kunnostautua
- teloitettiin
- olla
- Laajentaa
- laajeneminen
- kallis
- kokeellinen
- helpotettava
- tosiasiallinen
- koi
- nopeatempoinen
- suosivat
- mahdollinen
- palaute
- harvat
- Etunimi
- Keskittää
- jälkeen
- varten
- muoto
- usein
- ystävällinen
- alkaen
- toiminto
- Lisäksi
- kerätä
- general
- yleensä
- tuottaa
- syntyy
- aito
- saada
- tietty
- tavoite
- Kulta
- Kultakanta
- Kasvava
- taata
- tapahtua
- kovemmin
- valjastaminen
- Olla
- ottaa
- raskaasti
- korkealaatuisia
- korkeampi
- korostus
- kokonaisvaltainen
- Miten
- Miten
- Kuitenkin
- HTTPS
- ihmisen
- Hybridi
- i
- ihanteellinen
- ihannetapauksessa
- tunnistaa
- tunnistaminen
- if
- Välitön
- imperatiivi
- toteuttaa
- merkitys
- vaikuttava
- in
- sisältää
- mukana
- ilmaisee
- ilmoittaa
- luontainen
- ensimmäinen
- ensin
- panos
- tuloa
- oivalluksia
- esimerkki
- integroitu
- sisäinen
- tulee
- IT
- SEN
- itse
- jpg
- avain
- Tietää
- Kieli
- suuri
- suurempi
- johtajat
- oppiminen
- vähiten
- Taso
- Vaikutusvalta
- vipuvaikutuksen
- elämä
- elinkaari
- pitää
- todennäköisyys
- rajoitukset
- LLP
- kauemmin
- kone
- koneoppiminen
- ylläpitäminen
- manuaalinen
- asia
- max-width
- Saattaa..
- mekaaninen
- mekaniikka
- mekanismi
- lääketieteellinen
- pelkkä
- sulautuvan
- Metadata
- menetelmä
- Metodologia
- menetelmät
- huolellinen
- Metrics
- ehkä
- vähäinen
- harhaanjohtava
- ML
- malli
- mallit
- monitori
- seuranta
- lisää
- tehokkaampi
- eniten
- moninkertainen
- täytyy
- luonto
- välttämättä
- Tarve
- Uusi
- seuraava
- etenkin
- huomattava
- tavoitteet
- of
- Tarjoukset
- usein
- on
- kerran
- ONE
- jatkuva
- käyttää
- toiminta-
- Tilaisuus
- optimaalinen
- or
- Muut
- meidän
- tuloksiin
- ulostulo
- yli
- erehdys
- oma
- paria
- Tärkein
- erityinen
- tauko
- suorituskyky
- esittävä
- näkökulma
- vaihe
- Platon
- Platonin tietotieto
- PlatonData
- harjoitusta.
- pragmaattinen
- valmis
- esittää
- esitetty
- lahjat
- Asettaa etusijalle
- menettelyt
- prosessi
- Prosessit
- tuottaa
- tuotanto
- hankkeet
- todistettu
- toimittaa
- Kysymyksiä ja vastauksia
- laadullinen
- ominaisuuksia
- laatu
- määrällinen
- kyselyt
- kysymykset
- nopeasti
- alue
- hinta
- pikemminkin
- luokitus
- todellinen maailma
- valtakunta
- vastaanottaa
- tarkentaa
- riippumatta
- ilmoittautua
- vapauta
- merkityksellinen
- luotettavuus
- luotettava
- luottaen
- jäännökset
- edustaja
- pyynnöt
- edellyttää
- vaatimukset
- Vaatii
- tutkimus
- Resort
- vastaus
- vasteet
- tulokset
- paljastaa
- tiukka
- luja
- ajaa
- sama
- Asteikko
- skenaariot
- pisteet
- valvonnan
- etsiä
- valitsemalla
- valinta
- sekvensointi
- setti
- Setit
- asetus
- settings
- Vuorot
- puutteet
- shouldnt
- merkki
- Yksinkertainen
- yksinkertaistaa
- yksikkö
- pienempiä
- So
- Yksin
- jonkin verran
- erityinen
- spektri
- standardi
- Alkaa
- Vaihe
- Askeleet
- Yhä
- suora
- Strateginen
- strategisesti
- tehostaa
- vahvuudet
- aihe
- merkittävästi
- niin
- YHTEENVETO
- esimies
- tuki
- SWIFT
- järjestelmä
- järjestelmät
- Räätälöity
- ottaa
- otettava
- Tandem
- Kohde
- kohdennettu
- Tehtävä
- joukkue-
- Tekninen
- tekniikat
- Elektroniikka
- testi
- Testaus
- että
- -
- heidän
- Niitä
- sitten
- Siellä.
- Nämä
- ne
- tätä
- Kautta
- kauttaaltaan
- aikaavievä
- kertaa
- että
- TONE
- TOPBOTIT
- kohti
- perinteinen
- siirtymässä
- tyypillisesti
- ymmärtää
- ymmärtäminen
- Odottamaton
- ennakoimaton
- yhdistynyt
- unique
- toisin kuin
- ennalta arvaamaton
- Päivitykset
- käyttää
- käyttölaukku
- käytetty
- käyttäjä
- Käyttäjät
- käyttämällä
- yleensä
- käyttää
- hyödynnetty
- VAHVISTA
- lajike
- kautta
- katsottu
- we
- verkko
- Web-kehitys
- viikkoa
- kun
- onko
- joka
- vaikka
- laajempi
- tulee
- with
- sisällä
- ilman
- työntekijöitä
- maailman-
- vielä
- saannot
- te
- Sinun
- zephyrnet