A nagy nyelvi modellek (LLM) egyedülálló kihívást jelentenek a teljesítményértékelés terén. A hagyományos gépi tanulástól eltérően, ahol az eredmények gyakran binárisak, az LLM-kimenetek a helyesség spektrumában laknak. Ezenkívül, bár az Ön alapmodellje tágabb mutatók terén is jeleskedhet, az általános teljesítmény nem garantálja az optimális teljesítményt az Ön konkrét felhasználási eseteire.
Ezért az LLM-ek értékelésének holisztikus megközelítésének számos megközelítést kell alkalmaznia, például LLM-eket az LLM-ek értékelésére (azaz automatikus értékelést), vagy ember-LLM hibrid megközelítéseket. Ez a cikk a különböző módszerek konkrét lépéseibe bújik bele, és bemutatja, hogyan hozhat létre az alkalmazásához szabott egyéni értékelési készleteket, hogyan határozhatja meg a releváns mérőszámokat, és hogyan alkalmazhat szigorú értékelési módszereket – mind a modellek kiválasztásához, mind a termelési folyamatban lévő teljesítmény figyeléséhez.
Készítsen célzott értékelési készleteket az Ön használati eseteihez
Az LLM teljesítményének egy adott használati eseten való értékeléséhez a modellt olyan példákon kell tesztelni, amelyek reprezentálják a célhasználati eseteket. Ehhez egyéni kiértékelő készlet felépítésére van szükség.
- Kezdje kicsi. Az LLM-teljesítmény teszteléséhez az Ön használati esetén, akár 10 példával is kezdheti. E példák mindegyike többször futtatható a modell konzisztenciájának és megbízhatóságának értékeléséhez.
- Vegyen fel kihívást jelentő példákat. A választott példák nem lehetnek egyértelműek. Kihívónak kell lenniük, és úgy kell kialakítani, hogy a lehető legteljesebb mértékben teszteljék a modell kapacitását. Ez magában foglalhatja a váratlan bevitelt tartalmazó felszólításokat, a torzítást kiváltó lekérdezéseket vagy a téma mély megértését igénylő kérdéseket. Nem a modell becsapásáról van szó, hanem arról, hogy fel legyen készülve a valós alkalmazások kiszámíthatatlan természetére.
- Fontolja meg az LLM-ek kihasználását egy értékelőkészlet felépítéséhez. Érdekes módon bevett gyakorlat a nyelvi modellek kihasználása értékelési halmazok felépítéséhez, hogy értékeljék saját magát vagy más nyelvi modelleket. Például egy LLM egy bemeneti szöveg alapján létrehozhat egy kérdezz-felelet párokat, amelyeket első mintakötegeként használhat fel a kérdés-válasz alkalmazáshoz.
- Felhasználói visszajelzések beépítése. Legyen szó belső csapattesztelésről vagy szélesebb körű bevezetésről, a felhasználói visszajelzések gyakran előre nem látható kihívásokat és valós forgatókönyveket tárnak fel. Az ilyen visszajelzések új, kihívást jelentő példaként integrálhatók az értékelési készletekbe.
Lényegében az egyéni kiértékelő készlet felépítése egy dinamikus folyamat, amely az LLM projekt életciklusával párhuzamosan alkalmazkodik és növekszik. Ez az iteratív módszertan biztosítja, hogy modellje továbbra is igazodjon az aktuális, releváns kihívásokhoz.
Kombinálja a mérőszámokat, az összehasonlításokat és a kritérium alapú értékelést
A mérőszámok önmagukban általában nem elegendőek az LLM-ek értékeléséhez. Az LLM-ek olyan területen működnek, ahol nem mindig van egyetlen „helyes” válasz. Ezenkívül az összesített mutatók használata félrevezető lehet. Előfordulhat, hogy egy modell kiválóan teljesít az egyik tartományban, és akadozhat a másikon, mégis lenyűgöző átlagpontszámot regisztrál.
Az Ön értékelési kritériumai az adott LLM-rendszer különböző jellemzőitől függenek. Míg a pontosság és az elfogulatlanság közös célkitűzés, más kritériumok lehetnek a legfontosabbak bizonyos forgatókönyvekben. Például egy orvosi chatbot előnyben részesítheti a válaszok ártalmatlanságát, az ügyfélszolgálati bot hangsúlyozhatja a következetes barátságos hangnem fenntartását, vagy egy webfejlesztő alkalmazás meghatározott formátumú kimeneteket igényelhet.
A folyamat leegyszerűsítése érdekében több értékelési kritérium is egyesíthető visszacsatoló funkció. Bemenetként az LLM által generált szöveget és néhány metaadatot veszi be, majd egy pontszámot ad ki, amely jelzi a szöveg minőségét.
Így az LLM teljesítményének holisztikus értékelése általában legalább 3 különböző megközelítést foglal magában:
- Mennyiségi mutatók: Ha léteznek végleges helyes válaszok, alapértelmezés szerint használhatja a hagyományos ML értékelési módszereket kvantitatív megközelítések.
- Referencia összehasonlítások: Azokban az esetekben, amikor nincs egyértelmű egyedi válasz, de az elfogadható válaszok elérhető hivatkozása mellett, a modell válasza összehasonlítható és szembeállítható a már létező példákkal.
- Kritérium alapú értékelés: Referencia hiányában a hangsúly a modell kimenetének előre meghatározott kritériumok szerinti mérésére helyeződik át.
Mind a referencia-összehasonlítások, mind a kritérium alapú értékelések végrehajthatók emberi értékelők által vagy automatizált folyamatokon keresztül. Ezután elmélyülünk ezeknek az eltérő értékelési megközelítéseknek az előnyeiben és hátrányaiban.
Humán, automatikus értékelési és hibrid megközelítések
Az emberi értékelést gyakran tekintik az aranystandardnak a gépi tanulási alkalmazások értékelésében, beleértve az LLM-alapú rendszereket is, de az időbeli vagy technikai korlátok miatt nem mindig kivitelezhető. Az automatikus értékelést és a hibrid megközelítést gyakran használják vállalati környezetben az LLM teljesítményértékelés skálázására.
Emberi értékelés
Az LLM-alapú alkalmazások kimenetének emberi felügyelete elengedhetetlen e rendszerek pontosságának és megbízhatóságának biztosításához. Az LLM-ek értékelése során azonban pusztán erre a megközelítésre hagyatkozni nem feltétlenül ideális a következő fő korlátozások miatt:
- Minőségi aggályok: Meglepő módon az olyan fejlett modellek, mint a GPT-4, gyakran kiváló minőségű értékeléseket adnak a Mechanical Turkon keresztül felvett munkavállalók átlagos eredményeihez képest. Az emberi értékelők, hacsak nem aprólékos kísérleti tervek vezérlik őket, nem feltétlenül a legfontosabb tulajdonságokra összpontosítanak. Hajlamosak elkapkodni a felületes elemekben; például előnyben részesíthetik a jól formázott, de hibás választ a pontos, de világosan megfogalmazott válaszokkal szemben.
- Költségkövetkezmények: A legmagasabb szintű emberi értékelések beszerzése drága. Minél jobb minőségű értékelést keres, annál meredekebbek a kapcsolódó költségek.
- Időkorlátok: Az emberi értékelések összegyűjtése időigényes. Az LLM-alapú rendszerfejlesztés rohanó világában, ahol a telepítések napokon vagy heteken belül megtörténhetnek, a fejlesztők nem mindig engedhetik meg maguknak, hogy szünetet tartsanak és várják a visszajelzést.
Ezek a korlátok aláhúzzák annak fontosságát, hogy az emberi értékeléseket hatékonyabb értékelési technikákkal egészítsék ki.
Automatikus értékelés
A nagy nyelvi modellek alkalmasnak bizonyultak társaik teljesítményének értékelésére. Nevezetesen, egy fejlettebb vagy nagyobb LLM használható a kisebb modellek teljesítményének felmérésére. Az is gyakori, hogy LLM-et használnak saját teljesítményének értékelésére. Tekintettel az LLM-ek mechanikájára, egy modell kezdetben helytelen választ adhat. Mégis, ha ugyanazt a modellt egy stratégiailag kialakított prompttal látják el, amely a kezdeti válasz értékelését kéri, a modell gyakorlatilag lehetőséget kap a „reflexióra” vagy az „újragondolásra”. Ez az eljárás jelentősen megnöveli annak valószínűségét, hogy a modell hibákat azonosítson.
Az LLM-ek használata más LLM-ek értékelésére gyors és költséghatékony alternatívát kínál a humán értékelők alkalmazására. Ennek a módszernek azonban vannak kritikus buktatói, amelyek kezelésére az üzleti és technológiai vezetőknek fel kell készülniük:
- Amikor az LLM-ek egy 1-től 5-ig terjedő skálán értékelik a választ, előfordulhatnak következetes elfogultságot mutatnak egy adott értékelés felé, függetlenül a válasz tényleges minőségétől.
- Ha összehasonlítja saját kimenetét más modellekével, akkor általában egy LLM saját válaszát részesíti előnyben.
- A válaszjelöltek sorrendje esetenként előfordulhat befolyásolják az értékelést, mint például az első megjelenített jelölt válasz preferenciájának demonstrálása.
- Az LLM-ek hajlamosak részesítsék előnyben a hosszabb válaszokat, még akkor is, ha ténybeli hibákat tartalmaznak, vagy az emberi felhasználók számára nehezebb megérteni és használni.
Tekintettel az LLM-értékelésekben rejlő hiányosságokra, a manuális felügyelet humán kiértékelők általi stratégiai beépítése továbbra is tanácsos lépés, és ezt nem szabad kihagyni az LLM-alkalmazások fejlesztési folyamatából.
Hibrid megközelítés
Az uralkodó megközelítés az, hogy a fejlesztők nagymértékben támaszkodnak az LLM-ek által támogatott automatikus értékelésekre. Ez azonnali visszacsatolási mechanizmussal látja el őket, lehetővé téve a gyors modellválasztást, finomhangolást és kísérletezést a változatos rendszerüzenetekkel. A cél egy optimálisan működő rendszer elérése ezen automatikus értékelések alapján. Az automatizált értékelési fázis befejezése után a következő lépés jellemzően egy mélyebb merülést foglal magában, magas színvonalú emberi értékelőkkel, hogy igazolják az automatikus értékelés megbízhatóságát.
A jó minőségű emberi értékelések biztosítása költséges erőfeszítés lehet. Bár nem pragmatikus minden kisebb rendszerfinomítás után ilyen szintű ellenőrzést igénybe venni, az emberi értékelés nélkülözhetetlen szakasz az LLM-rendszer termelési környezetbe való átalakítása előtt. Amint azt korábban megjegyeztük, az LLM-ek értékelései torzításokat mutathatnak, és megbízhatatlanok lehetnek.
A bevezetést követően kulcsfontosságú, hogy valódi visszajelzéseket gyűjtsünk LLM-alapú alkalmazásaink végfelhasználóitól. A visszajelzés lehet olyan egyszerű, hogy a felhasználók egy választ hasznosnak (tetszik) vagy nem hasznosnak (nem tetszik) értékelnek, de ideális esetben részletes megjegyzésekkel kell kiegészíteni, amelyek kiemelik a modell válaszainak erősségeit és hiányosságait.
Az alapmodell-frissítések vagy a felhasználói lekérdezések változásai akaratlanul is ronthatják az alkalmazás teljesítményét, vagy látens hiányosságokat tárhatnak fel. Az LLM-alkalmazás teljesítményének folyamatos nyomon követése a meghatározott kritériumaink szerint továbbra is kritikus fontosságú a működési élettartama során, így gyorsan azonosíthatja és kezelheti a felmerülő hiányosságokat. .
Kulcs elvezetések
Az LLM-alapú rendszerek teljesítményének értékelése egyedi kihívások elé állítja a feladatot, ami eltér a hagyományos gépi tanulási értékelésektől. Az LLM-rendszer értékelése során a következő kritikus szempontokat kell figyelembe venni a módszertan kidolgozása érdekében:
- Testre szabott értékelő készletek: A gyakorlati ismeretek levonásához elengedhetetlen robusztus, alkalmazásközpontú kiértékelési készletek létrehozása. Ezeknek a készleteknek nem kell feltétlenül nagyoknak lenniük, de egy sor kihívást jelentő mintát kell magukban foglalniuk.
- Az értékelési kihívások dinamikus bővülése: Ahogy visszajelzést kap a felhasználóktól, elengedhetetlen az értékelési készlet iteratív bővítése és finomítása, hogy megragadja a változó kihívásokat és árnyalatokat.
- Mennyiségi mutatók és minőségi kritériumok: Az LLM-ek bonyolult természete gyakran elkerüli az egyszerű kvantitatív mérőszámokat. Alapvető fontosságú, hogy az Ön konkrét használati esetére szabott kritériumrendszert hozzon létre, amely lehetővé teszi a modell teljesítményének árnyaltabb értékelését.
- Egységes visszacsatolási funkció: Az értékelési folyamat leegyszerűsítése érdekében fontolja meg több kritérium egyesítését egy egyedi, koherens visszacsatolási függvényben.
- Hibrid értékelési megközelítés: Az LLM-ek és a kiváló minőségű humán értékelők kiértékelése átfogóbb perspektívát kínál, és a legmegbízhatóbb és legköltséghatékonyabb eredményeket adja.
- Folyamatos valós megfigyelés: A felhasználói visszajelzések egyesítése az egységes visszajelzés funkcióval folyamatosan figyelemmel kísérheti és finomhangolhatja az LLM teljesítményét, biztosítva a valós követelményekhez való következetes igazodást.
Tetszett ez a cikk? Iratkozzon fel további AI-kutatási frissítésekért.
Értesíteni fogunk, ha több ehhez hasonló összefoglaló cikket adunk ki.
Összefüggő
- SEO által támogatott tartalom és PR terjesztés. Erősödjön még ma.
- PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Erősítse meg magát. Hozzáférés itt.
- PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Felerősített tudás. Hozzáférés itt.
- PlatoESG. Autóipar / elektromos járművek, Carbon, CleanTech, Energia, Környezet, Nap, Hulladékgazdálkodás. Hozzáférés itt.
- PlatoHealth. Biotechnológiai és klinikai vizsgálatok intelligencia. Hozzáférés itt.
- ChartPrime. Emelje fel kereskedési játékát a ChartPrime segítségével. Hozzáférés itt.
- BlockOffsets. A környezetvédelmi ellentételezési tulajdon korszerűsítése. Hozzáférés itt.
- Forrás: https://www.topbots.com/llm-performance-evaluation/
- :van
- :is
- :nem
- :ahol
- $ UP
- 1
- 10
- a
- Rólunk
- elfogadható
- kísért
- Fiók
- pontosság
- pontos
- Elérése
- megszerzése
- tényleges
- cím
- fejlett
- előnyei
- Után
- ellen
- adalékanyag
- AI
- ai kutatás
- lehetővé téve
- kizárólag
- Is
- alternatív
- mindig
- an
- és a
- Másik
- válasz
- válaszok
- bármilyen
- külön
- Alkalmazás
- Application Development
- alkalmazások
- megközelítés
- megközelít
- VANNAK
- cikkben
- cikkek
- AS
- értékeli
- értékelés
- társult
- At
- attribútumok
- Automatizált
- Automatikus
- elérhető
- átlagos
- várják
- bázis
- alapján
- BE
- előtt
- Túl
- torzítások
- növeli
- Bot
- mindkét
- széles
- Épület
- üzleti
- de
- by
- TUD
- jelölt
- jelöltek
- Kapacitás
- elfog
- eset
- esetek
- elkapott
- kihívás
- kihívások
- kihívást
- chatbot
- A pop-art design, négy időzóna kijelzése egyszerre és méretének arányai azok az érvek, amelyek a NeXtime Time Zones-t kiváló választássá teszik. Válassza a
- ÖSSZEFÜGGŐ
- Gyűjtő
- kombinálása
- jön
- Hozzászólások
- Közös
- képest
- összehasonlítva
- Befejezett
- átfogó
- Fontolja
- megfontolások
- következetes
- korlátok
- konstrukció
- folyamatosan
- hagyományos
- Mag
- kijavítására
- költséghatékony
- drága
- kiadások
- tudott
- fedő
- teremt
- kritériumok
- kritikai
- kritikus
- Jelenlegi
- szokás
- vevő
- Vevőszolgálat
- Nap
- mély
- mélyebb
- alapértelmezett
- meghatározott
- végleges
- bemutatását,
- bevetés
- bevetések
- tervezett
- tervek
- részletes
- fejlesztők
- Fejlesztés
- különböző
- Megjelenik
- különböző
- Nem
- domain
- ne
- le-
- hátrányai
- két
- dinamikus
- e
- minden
- Korábban
- hatékonyan
- hatékony
- bármelyik
- elemek
- csiszolókő
- hangsúlyt helyez
- lehetővé téve
- felölel
- törekvés
- biztosítja
- biztosítása
- Vállalkozás
- Környezet
- hibák
- lényeg
- alapvető
- létrehozni
- Eter (ETH)
- értékelni
- értékelő
- értékelés
- értékelések
- Még
- Minden
- fejlődik
- példa
- példák
- Excel
- végrehajtott
- létezik
- Bontsa
- terjeszkedés
- drága
- kísérleti
- megkönnyítette
- Tényleges
- akadozik
- pörgős
- kedvez
- megvalósítható
- Visszacsatolás
- kevés
- vezetéknév
- Összpontosít
- következő
- A
- formátum
- gyakran
- barátságos
- ból ből
- funkció
- Továbbá
- gyűjt
- általános
- általában
- generál
- generált
- valódi
- kap
- adott
- cél
- Arany
- Aranystandard
- Növekvő
- garancia
- történik
- nehezebb
- hasznosítása
- Legyen
- tekintettel
- súlyosan
- jó minőségű
- <p></p>
- kiemelve
- holisztikus
- Hogyan
- How To
- azonban
- HTTPS
- emberi
- hibrid
- i
- ideális
- ideálisan
- azonosítani
- azonosító
- if
- azonnali
- parancsoló
- végre
- fontosság
- hatásos
- in
- tartalmaz
- beleértve
- jelzi
- tájékoztat
- velejáró
- kezdetben
- alapvetően
- bemenet
- bemenet
- meglátások
- példa
- integrált
- belső
- bele
- IT
- ITS
- maga
- jpg
- Kulcs
- Ismer
- nyelv
- nagy
- nagyobb
- vezetők
- tanulás
- legkevésbé
- szint
- Tőkeáttétel
- erőfölény
- élet
- életciklus
- mint
- valószínűség
- korlátozások
- LLP
- hosszabb
- gép
- gépi tanulás
- fenntartása
- kézikönyv
- Anyag
- max-width
- Lehet..
- mechanikai
- mechanika
- mechanizmus
- orvosi
- mers
- egyesülő
- Metaadatok
- módszer
- Módszertan
- mód
- aprólékos
- Metrics
- esetleg
- kisebb
- félrevezető
- ML
- modell
- modellek
- monitor
- ellenőrzés
- több
- hatékonyabb
- a legtöbb
- többszörös
- kell
- Természet
- szükségszerűen
- Szükség
- Új
- következő
- nevezetesen
- neves
- célok
- of
- Ajánlatok
- gyakran
- on
- egyszer
- ONE
- folyamatban lévő
- működik
- operatív
- Alkalom
- optimálisan
- or
- Más
- mi
- eredmények
- teljesítmény
- felett
- Felügyelet
- saját
- párok
- Legfőbb
- különös
- szünet
- teljesítmény
- előadó
- perspektíva
- fázis
- Plató
- Platón adatintelligencia
- PlatoData
- gyakorlat
- pragmatikus
- előkészített
- be
- bemutatott
- ajándékot
- Fontossági sorrendet
- eljárás
- folyamat
- Folyamatok
- gyárt
- Termelés
- projektek
- igazolt
- ad
- Kérdések és válaszok
- minőségi
- tulajdonságok
- világítás
- mennyiségi
- lekérdezések
- Kérdések
- gyorsan
- hatótávolság
- Arány
- Inkább
- értékelés
- való Világ
- birodalom
- kap
- finomítani
- Tekintet nélkül
- Regisztráció
- engedje
- megbízhatóság
- megbízható
- támaszkodva
- maradványok
- reprezentatív
- kéri
- szükség
- követelmények
- megköveteli,
- kutatás
- Resort
- válasz
- válaszok
- Eredmények
- felfedi
- szigorú
- erős
- futás
- azonos
- Skála
- forgatókönyvek
- pontszám
- ellenőrzéssel
- Keresnek
- kiválasztása
- kiválasztás
- szekvenálás
- készlet
- Szettek
- beállítás
- beállítások
- Műszakok
- hiányosságokat
- kellene
- <p></p>
- Egyszerű
- egyszerűsítése
- egyedülálló
- kisebb
- So
- Kizárólag
- néhány
- különleges
- Spektrum
- standard
- kezdet
- Lépés
- Lépései
- Még mindig
- egyértelmű
- Stratégiai
- Stratégiailag
- áramvonal
- erősségek
- tárgy
- lényegesen
- ilyen
- ÖSSZEFOGLALÓ
- felettes
- támogatás
- SWIFT
- rendszer
- Systems
- szabott
- Vesz
- meghozott
- Tandem
- cél
- célzott
- Feladat
- csapat
- Műszaki
- technikák
- Technológia
- teszt
- Tesztelés
- hogy
- A
- azok
- Őket
- akkor
- Ott.
- Ezek
- ők
- ezt
- Keresztül
- egész
- időigényes
- alkalommal
- nak nek
- TONE
- TOPBOTOK
- felé
- hagyományos
- átálláshoz
- jellemzően
- megért
- megértés
- Váratlan
- váratlan
- egységes
- egyedi
- nem úgy mint
- kiszámíthatatlan
- Frissítés
- használ
- használati eset
- használt
- használó
- Felhasználók
- segítségével
- rendszerint
- hasznosít
- hasznosított
- ÉRVÉNYESÍT
- fajta
- keresztül
- megtekinthető
- we
- háló
- webfejlesztés
- Hetek
- amikor
- vajon
- ami
- míg
- szélesebb
- lesz
- val vel
- belül
- nélkül
- dolgozók
- világ
- még
- hozamok
- te
- A te
- zephyrnet