जब प्रदर्शन मूल्यांकन की बात आती है तो बड़े भाषा मॉडल (एलएलएम) एक अनूठी चुनौती पेश करते हैं। पारंपरिक मशीन लर्निंग के विपरीत जहां परिणाम अक्सर द्विआधारी होते हैं, एलएलएम आउटपुट शुद्धता के एक स्पेक्ट्रम में रहते हैं। साथ ही, जबकि आपका बेस मॉडल व्यापक मेट्रिक्स में उत्कृष्ट हो सकता है, सामान्य प्रदर्शन आपके विशिष्ट उपयोग के मामलों के लिए इष्टतम प्रदर्शन की गारंटी नहीं देता है।
इसलिए, एलएलएम के मूल्यांकन के लिए एक समग्र दृष्टिकोण में विभिन्न दृष्टिकोणों का उपयोग करना चाहिए, जैसे एलएलएम का मूल्यांकन करने के लिए एलएलएम का उपयोग करना (यानी, ऑटो-मूल्यांकन) और मानव-एलएलएम हाइब्रिड दृष्टिकोण का उपयोग करना। यह आलेख विभिन्न तरीकों के विशिष्ट चरणों पर प्रकाश डालता है, जिसमें आपके एप्लिकेशन के अनुरूप कस्टम मूल्यांकन सेट बनाने, प्रासंगिक मेट्रिक्स को इंगित करने और कठोर मूल्यांकन विधियों को लागू करने के तरीके को शामिल किया गया है - मॉडल का चयन करने और उत्पादन में चल रहे प्रदर्शन की निगरानी के लिए।
अपने उपयोग के मामलों के लिए लक्षित मूल्यांकन सेट बनाएं
किसी विशिष्ट उपयोग के मामले में एलएलएम के प्रदर्शन का आकलन करने के लिए, आपको उन उदाहरणों के सेट पर मॉडल का परीक्षण करने की आवश्यकता है जो आपके लक्षित उपयोग के मामलों के प्रतिनिधि हैं। इसके लिए एक कस्टम मूल्यांकन सेट बनाने की आवश्यकता है।
- छोटे से शुरू करो. अपने उपयोग के मामले में एलएलएम प्रदर्शन का परीक्षण करने के लिए, आप कम से कम 10 उदाहरणों से शुरुआत कर सकते हैं। मॉडल की स्थिरता और विश्वसनीयता का आकलन करने के लिए इनमें से प्रत्येक उदाहरण को कई बार चलाया जा सकता है।
- चुनौतीपूर्ण उदाहरण उठाएँ. आपके द्वारा चुने गए उदाहरण सीधे नहीं होने चाहिए. उन्हें चुनौतीपूर्ण होना चाहिए, मॉडल की क्षमता का पूर्ण परीक्षण करने के लिए डिज़ाइन किया गया होना चाहिए। इसमें अप्रत्याशित इनपुट वाले संकेत, पूर्वाग्रह उत्पन्न करने वाले प्रश्न, या ऐसे प्रश्न शामिल हो सकते हैं जिनके लिए विषय की गहरी समझ की आवश्यकता होती है। यह मॉडल को धोखा देने के बारे में नहीं है, बल्कि यह सुनिश्चित करने के बारे में है कि यह वास्तविक दुनिया के अनुप्रयोगों की अप्रत्याशित प्रकृति के लिए तैयार है।
- मूल्यांकन सेट बनाने के लिए एलएलएम का उपयोग करने पर विचार करें. दिलचस्प बात यह है कि स्वयं या अन्य भाषा मॉडल का आकलन करने के लिए मूल्यांकन सेट बनाने के लिए भाषा मॉडल का लाभ उठाना एक आम बात है। उदाहरण के लिए, एक एलएलएम एक इनपुट टेक्स्ट के आधार पर प्रश्नोत्तर जोड़े का एक सेट तैयार कर सकता है, जिसे आप अपने प्रश्न-उत्तर एप्लिकेशन के लिए नमूनों के पहले बैच के रूप में उपयोग कर सकते हैं।
- उपयोगकर्ता प्रतिक्रिया शामिल करें. चाहे आंतरिक टीम परीक्षण से हो या व्यापक तैनाती से, उपयोगकर्ता प्रतिक्रिया अक्सर अप्रत्याशित चुनौतियों और वास्तविक दुनिया के परिदृश्यों को प्रकट करती है। इस तरह की प्रतिक्रिया को आपके मूल्यांकन सेट में नए चुनौतीपूर्ण उदाहरणों के रूप में एकीकृत किया जा सकता है।
संक्षेप में, एक कस्टम मूल्यांकन सेट का निर्माण एक गतिशील प्रक्रिया है, जो आपके एलएलएम प्रोजेक्ट के जीवनचक्र के साथ तालमेल बिठाती है और बढ़ती है। यह पुनरावृत्तीय पद्धति सुनिश्चित करती है कि आपका मॉडल वर्तमान, प्रासंगिक चुनौतियों के अनुरूप बना रहे।
मेट्रिक्स, तुलना और मानदंड-आधारित मूल्यांकन को मिलाएं
अकेले मेट्रिक्स आमतौर पर एलएलएम का मूल्यांकन करने के लिए अपर्याप्त होते हैं। एलएलएम ऐसे क्षेत्र में काम करते हैं जहां हमेशा एक ही "सही" उत्तर नहीं होता है। इसके अलावा, समग्र मेट्रिक्स का उपयोग करना भ्रामक हो सकता है। एक मॉडल एक क्षेत्र में उत्कृष्टता प्राप्त कर सकता है और दूसरे में लड़खड़ा सकता है, फिर भी एक प्रभावशाली औसत स्कोर दर्ज कर सकता है।
आपका मूल्यांकन मानदंड विशेष एलएलएम प्रणाली की विशिष्ट विशेषताओं पर निर्भर करेगा। जबकि सटीकता और निष्पक्षता सामान्य उद्देश्य हैं, विशिष्ट परिदृश्यों में अन्य मानदंड सर्वोपरि हो सकते हैं। उदाहरण के लिए, एक मेडिकल चैटबॉट प्रतिक्रिया हानिरहितता को प्राथमिकता दे सकता है, एक ग्राहक सहायता बॉट लगातार मैत्रीपूर्ण स्वर बनाए रखने पर जोर दे सकता है, या एक वेब डेवलपमेंट एप्लिकेशन को एक विशिष्ट प्रारूप में आउटपुट की आवश्यकता हो सकती है।
प्रक्रिया को सुव्यवस्थित करने के लिए, एकाधिक मूल्यांकन मानदंडों को एक एकल में एकीकृत किया जा सकता है फीडबैक फ़ंक्शन. यह एलएलएम द्वारा उत्पन्न पाठ और कुछ मेटाडेटा को इनपुट के रूप में लेगा, और फिर एक स्कोर आउटपुट करेगा जो पाठ की गुणवत्ता को इंगित करता है।
इस प्रकार, एलएलएम प्रदर्शन के समग्र मूल्यांकन में आमतौर पर कम से कम 3 अलग-अलग दृष्टिकोण शामिल होते हैं:
- मात्रात्मक मेट्रिक्स: जब निश्चित सही उत्तर मौजूद हों, तो आप डिफ़ॉल्ट रूप से पारंपरिक एमएल मूल्यांकन विधियों का उपयोग कर सकते हैं मात्रात्मक दृष्टिकोण.
- संदर्भ तुलना: ऐसे उदाहरणों के लिए जिनका कोई स्पष्ट एकल उत्तर नहीं है, लेकिन स्वीकार्य प्रतिक्रियाओं के उपलब्ध संदर्भ के साथ, मॉडल की प्रतिक्रिया की तुलना पहले से मौजूद उदाहरणों से की जा सकती है।
- मानदंड-आधारित मूल्यांकन: संदर्भ के अभाव में, फोकस पूर्वनिर्धारित मानदंडों के अनुसार मॉडल के आउटपुट का आकलन करने पर केंद्रित हो जाता है।
संदर्भ तुलना और मानदंड-आधारित मूल्यांकन दोनों को मानव मूल्यांकनकर्ताओं द्वारा या स्वचालित प्रक्रियाओं के माध्यम से निष्पादित किया जा सकता है। इसके बाद, हम इन विशिष्ट मूल्यांकन दृष्टिकोणों के फायदे और कमियों पर गौर करेंगे।
मानव, ऑटो-मूल्यांकन, और हाइब्रिड दृष्टिकोण
मानव मूल्यांकन को अक्सर मशीन लर्निंग अनुप्रयोगों के मूल्यांकन के लिए स्वर्ण मानक के रूप में देखा जाता है, जिसमें एलएलएम-आधारित प्रणालियाँ शामिल हैं, लेकिन अस्थायी या तकनीकी बाधाओं के कारण यह हमेशा संभव नहीं होता है। एलएलएम प्रदर्शन मूल्यांकन को मापने के लिए एंटरप्राइज़ सेटिंग्स में ऑटो-मूल्यांकन और हाइब्रिड दृष्टिकोण का अक्सर उपयोग किया जाता है।
मानव मूल्यांकन
इन प्रणालियों की सटीकता और विश्वसनीयता सुनिश्चित करने के लिए एलएलएम-आधारित अनुप्रयोगों के आउटपुट पर मानवीय निरीक्षण होना आवश्यक है। हालाँकि, एलएलएम के मूल्यांकन के लिए केवल इस दृष्टिकोण पर निर्भर रहना निम्नलिखित प्रमुख सीमाओं के कारण आदर्श नहीं हो सकता है:
- गुणवत्ता संबंधी चिंताएं: आश्चर्यजनक रूप से, GPT-4 जैसे उन्नत मॉडल अक्सर मैकेनिकल तुर्क के माध्यम से काम पर रखे गए श्रमिकों के औसत परिणामों की तुलना में बेहतर गुणवत्ता का मूल्यांकन करते हैं। मानव मूल्यांकनकर्ता, जब तक कि सावधानीपूर्वक प्रयोगात्मक डिज़ाइनों द्वारा निर्देशित न हों, उन मूल गुणों पर ध्यान केंद्रित नहीं कर सकते जो सबसे अधिक मायने रखते हैं। सतही तत्वों में फंसने की प्रवृत्ति होती है; उदाहरण के लिए, वे एक सटीक लेकिन स्पष्ट रूप से प्रस्तुत किए गए उत्तर की तुलना में एक अच्छी तरह से प्रारूपित लेकिन गलत प्रतिक्रिया को प्राथमिकता दे सकते हैं।
- लागत निहितार्थ: शीर्ष स्तरीय मानव मूल्यांकन प्राप्त करना महंगा है। आप मूल्यांकन की जितनी उच्च गुणवत्ता चाहते हैं, उससे जुड़ी लागत उतनी ही अधिक होगी।
- समय की पाबंधी: मानव मूल्यांकन एकत्र करना समय लेने वाला है। एलएलएम-आधारित सिस्टम विकास की तेज़ गति वाली दुनिया में, जहां तैनाती महज कुछ दिनों या हफ्तों के भीतर हो सकती है, डेवलपर्स हमेशा रुककर फीडबैक का इंतजार नहीं कर सकते।
ये बाधाएं मानव मूल्यांकन को अधिक कुशल मूल्यांकन तकनीकों के साथ पूरक करने के महत्व को रेखांकित करती हैं।
स्वतः-मूल्यांकन
बड़े भाषा मॉडल अपने समकक्षों के प्रदर्शन का मूल्यांकन करने में कुशल साबित हुए हैं। विशेष रूप से, छोटे मॉडलों के प्रदर्शन का आकलन करने के लिए अधिक उन्नत या बड़े एलएलएम का उपयोग किया जा सकता है। अपने स्वयं के आउटपुट का आकलन करने के लिए एलएलएम का उपयोग करना भी आम है। एलएलएम की कार्यप्रणाली को देखते हुए, एक मॉडल शुरू में गलत उत्तर दे सकता है। फिर भी, उसी मॉडल को रणनीतिक रूप से तैयार किए गए संकेत के साथ प्रस्तुत करने से जो इसकी प्रारंभिक प्रतिक्रिया के मूल्यांकन का अनुरोध करता है, मॉडल को प्रभावी ढंग से "प्रतिबिंबित" या "पुनर्विचार" करने का अवसर मिलता है। यह प्रक्रिया मॉडल द्वारा किसी भी त्रुटि की पहचान करने की संभावना को काफी हद तक बढ़ा देती है।
अन्य एलएलएम का मूल्यांकन करने के लिए एलएलएम का उपयोग करना मानव मूल्यांकनकर्ताओं को नियोजित करने का एक तेज़ और लागत प्रभावी विकल्प प्रदान करता है। हालाँकि, इस पद्धति में गंभीर खामियाँ हैं जिनका समाधान करने के लिए व्यापार और प्रौद्योगिकी नेताओं को तैयार रहना चाहिए:
- जब 1 से 5 के पैमाने पर प्रतिक्रिया को रेटिंग देने का काम सौंपा जाता है, तो एलएलएम ऐसा कर सकते हैं लगातार पूर्वाग्रह प्रदर्शित करें प्रतिक्रिया की वास्तविक गुणवत्ता की परवाह किए बिना, एक विशिष्ट रेटिंग की ओर।
- अन्य मॉडलों के साथ अपने स्वयं के आउटपुट की तुलना करते समय, आम तौर पर एक एलएलएम अपनी प्रतिक्रिया के लिए प्राथमिकता दर्शाता है.
- प्रतिक्रिया उम्मीदवारों का अनुक्रम कभी-कभी हो सकता है मूल्यांकन को प्रभावित करें, जैसे उदाहरण के लिए, पहले प्रदर्शित उम्मीदवार उत्तर के लिए प्राथमिकता प्रदर्शित करना।
- एलएलएम की प्रवृत्ति होती है लंबी प्रतिक्रियाओं का पक्ष लें, भले ही उनमें तथ्यात्मक त्रुटियाँ हों या मानव उपयोगकर्ताओं के लिए उन्हें समझना और उपयोग करना कठिन हो।
एलएलएम मूल्यांकन में निहित खामियों को देखते हुए, मानव मूल्यांकनकर्ताओं द्वारा मैन्युअल निरीक्षण का रणनीतिक समावेश एक उचित कदम है और इसे आपके एलएलएम एप्लिकेशन विकास प्रक्रिया से छोड़ा नहीं जाना चाहिए।
हाइब्रिड दृष्टिकोण
प्रचलित दृष्टिकोण डेवलपर्स के लिए एलएलएम द्वारा सुगम स्वचालित मूल्यांकन पर अधिक निर्भर होना है। यह उन्हें तत्काल फीडबैक तंत्र से लैस करता है, जिससे त्वरित मॉडल चयन, फाइन-ट्यूनिंग और विभिन्न सिस्टम संकेतों के साथ प्रयोग सक्षम हो जाता है। लक्ष्य इन स्वचालित मूल्यांकनों के आधार पर सर्वोत्तम प्रदर्शन करने वाली प्रणाली प्राप्त करना है। एक बार जब स्वचालित मूल्यांकन चरण पूरा हो जाता है, तो अगले चरण में आमतौर पर ऑटो-मूल्यांकन की विश्वसनीयता को मान्य करने के लिए उच्च-गुणवत्ता वाले मानव मूल्यांकनकर्ताओं के साथ गहन गोता लगाना शामिल होता है।
उच्च-गुणवत्ता वाले मानव मूल्यांकन को सुरक्षित करना एक महंगा प्रयास हो सकता है। हालांकि प्रत्येक छोटे सिस्टम परिशोधन के बाद इस स्तर की जांच का सहारा लेना व्यावहारिक नहीं है, एलएलएम प्रणाली को उत्पादन वातावरण में बदलने से पहले मानव मूल्यांकन एक अनिवार्य चरण है। जैसा कि पहले उल्लेख किया गया है, एलएलएम से मूल्यांकन पूर्वाग्रह प्रकट कर सकते हैं और अविश्वसनीय हो सकते हैं।
तैनाती के बाद, हमारे एलएलएम-आधारित अनुप्रयोगों के अंतिम-उपयोगकर्ताओं से वास्तविक प्रतिक्रिया एकत्र करना महत्वपूर्ण है। फीडबैक इतना सरल हो सकता है कि उपयोगकर्ता किसी प्रतिक्रिया को उपयोगी (अंगूठे ऊपर) या उपयोगी नहीं (अंगूठे नीचे) के रूप में रेट करें, लेकिन आदर्श रूप से मॉडल की प्रतिक्रियाओं की ताकत और कमियों को उजागर करने वाली विस्तृत टिप्पणियों के साथ होना चाहिए।
मूलभूत मॉडल अपडेट या उपयोगकर्ता प्रश्नों में बदलाव अनजाने में आपके एप्लिकेशन के प्रदर्शन को ख़राब कर सकते हैं या छिपी हुई कमजोरियों को उजागर कर सकते हैं। हमारे परिभाषित मानदंडों के विरुद्ध एलएलएम एप्लिकेशन के प्रदर्शन की निरंतर निगरानी उसके पूरे परिचालन जीवन में महत्वपूर्ण बनी हुई है ताकि आप उभरती कमियों को तुरंत पहचान सकें और उनका समाधान कर सकें। .
चाबी छीन लेना
एलएलएम-आधारित प्रणालियों के प्रदर्शन का मूल्यांकन करना अद्वितीय चुनौतियाँ प्रस्तुत करता है, जो कार्य को पारंपरिक मशीन लर्निंग मूल्यांकन से अलग करता है। एलएलएम प्रणाली के मूल्यांकन की प्रक्रिया में, आपकी कार्यप्रणाली को सूचित करने के लिए निम्नलिखित महत्वपूर्ण विचारों को ध्यान में रखा जाना चाहिए:
- अनुरूप मूल्यांकन सेट: कार्रवाई योग्य अंतर्दृष्टि प्राप्त करने के लिए, मजबूत, अनुप्रयोग-केंद्रित मूल्यांकन सेट का निर्माण करना अनिवार्य है। जरूरी नहीं कि ये सेट बड़े हों, लेकिन उनमें चुनौतीपूर्ण नमूनों की एक श्रृंखला शामिल होनी चाहिए।
- मूल्यांकन चुनौतियों का गतिशील विस्तार: जैसे ही आप उपयोगकर्ताओं से प्रतिक्रिया प्राप्त करते हैं, उभरती चुनौतियों और बारीकियों को पकड़ने के लिए मूल्यांकन सेट को पुनरावृत्त रूप से विस्तारित और परिष्कृत करना महत्वपूर्ण है।
- मात्रात्मक मेट्रिक्स और गुणात्मक मानदंड: एलएलएम की जटिल प्रकृति अक्सर सीधे मात्रात्मक मेट्रिक्स से बच जाती है। आपके विशिष्ट उपयोग के मामले के अनुरूप मानदंडों का एक सेट स्थापित करना आवश्यक है, जिससे मॉडल के प्रदर्शन का अधिक सूक्ष्म मूल्यांकन हो सके।
- एकीकृत फीडबैक फ़ंक्शन: मूल्यांकन प्रक्रिया को सरल बनाने के लिए, कई मानदंडों को एक एकल, सुसंगत फीडबैक फ़ंक्शन में संयोजित करने पर विचार करें।
- हाइब्रिड मूल्यांकन दृष्टिकोण: आपकी मूल्यांकन प्रक्रिया में एलएलएम और उच्च-गुणवत्ता वाले मानव मूल्यांकनकर्ताओं दोनों का लाभ उठाना अधिक व्यापक परिप्रेक्ष्य प्रदान करता है और सबसे विश्वसनीय और लागत प्रभावी परिणाम देता है।
- सतत वास्तविक दुनिया की निगरानी: एकीकृत फीडबैक फ़ंक्शन के साथ उपयोगकर्ता फीडबैक को मर्ज करके, आप वास्तविक दुनिया की आवश्यकताओं के साथ लगातार संरेखण सुनिश्चित करते हुए, एलएलएम प्रदर्शन की लगातार निगरानी और सुधार कर सकते हैं।
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