Grote Taalmodellen (LLM's) vormen een unieke uitdaging als het gaat om prestatie-evaluatie. In tegenstelling tot traditioneel machinaal leren, waarbij de resultaten vaak binair zijn, bevinden LLM-resultaten zich in een spectrum van correctheid. Hoewel uw basismodel mogelijk uitblinkt in brede statistieken, garanderen de algemene prestaties geen optimale prestaties voor uw specifieke gebruiksscenario's.
Daarom moet een holistische benadering voor het evalueren van LLM's gebruik maken van een verscheidenheid aan benaderingen, zoals het gebruik van LLM's om LLM's te evalueren (dwz auto-evaluatie) en het gebruik van hybride mens-LLM-benaderingen. In dit artikel wordt dieper ingegaan op de specifieke stappen van verschillende methoden, waarin wordt beschreven hoe u aangepaste evaluatiesets kunt maken die zijn afgestemd op uw toepassing, relevante statistieken kunt identificeren en rigoureuze evaluatiemethoden kunt implementeren – zowel voor het selecteren van modellen als voor het bewaken van de voortdurende prestaties in de productie.
Bouw gerichte evaluatiesets voor uw gebruiksscenario's
Om de prestaties van een LLM voor een specifiek gebruiksscenario te beoordelen, moet u het model testen op een reeks voorbeelden die representatief zijn voor uw beoogde gebruiksscenario's. Hiervoor is het bouwen van een aangepaste evaluatieset vereist.
- Begin klein. Om de LLM-prestaties voor uw gebruiksscenario te testen, kunt u beginnen met slechts tien voorbeelden. Elk van deze voorbeelden kan meerdere keren worden uitgevoerd om de consistentie en betrouwbaarheid van het model te beoordelen.
- Pak uitdagende voorbeelden op. De voorbeelden die u kiest, mogen niet eenvoudig zijn. Ze moeten uitdagend zijn, ontworpen om de capaciteiten van het model ten volle te testen. Dit kunnen aanwijzingen zijn met onverwachte input, vragen die vooroordelen kunnen veroorzaken, of vragen die een diepgaand begrip van het onderwerp vereisen. Het gaat er niet om het model te misleiden, maar om ervoor te zorgen dat het voorbereid is op de onvoorspelbare aard van toepassingen in de echte wereld.
- Overweeg om LLM's te gebruiken voor het samenstellen van een evaluatieset. Interessant genoeg is het gebruikelijk om taalmodellen te gebruiken voor het bouwen van evaluatiesets om zichzelf of andere taalmodellen te beoordelen. Een LLM kan bijvoorbeeld een reeks vraag- en antwoordparen genereren op basis van een invoertekst, die u kunt gebruiken als een eerste reeks voorbeelden voor uw vraag-antwoordtoepassing.
- Neem gebruikersfeedback op. Of het nu gaat om interne teamtests of bredere implementatie, gebruikersfeedback brengt vaak onvoorziene uitdagingen en praktijkscenario's aan het licht. Dergelijke feedback kan worden geïntegreerd als nieuwe uitdagende voorbeelden in uw evaluatiesets.
In wezen is het bouwen van een aangepaste evaluatieset een dynamisch proces, dat zich aanpast en meegroeit met de levenscyclus van uw LLM-project. Deze iteratieve methodologie zorgt ervoor dat uw model afgestemd blijft op de huidige, relevante uitdagingen.
Combineer statistieken, vergelijkingen en op criteria gebaseerde evaluatie
Statistieken alleen zijn meestal onvoldoende om LLM's te evalueren. LLM's opereren in een domein waar er niet altijd één eenduidig 'juist' antwoord bestaat. Bovendien kan het gebruik van geaggregeerde statistieken misleidend zijn. Een model kan uitblinken op het ene domein en falen op een ander domein, maar toch een indrukwekkende gemiddelde score behalen.
Uw evaluatiecriteria zijn afhankelijk van de verschillende kenmerken van het specifieke LLM-systeem. Hoewel nauwkeurigheid en onbevooroordeeldheid gemeenschappelijke doelstellingen zijn, kunnen andere criteria in specifieke scenario's van het grootste belang zijn. Een medische chatbot kan bijvoorbeeld prioriteit geven aan onschadelijkheid van reacties, een bot voor klantenondersteuning kan de nadruk leggen op het handhaven van een consistente vriendelijke toon, of een webontwikkelingstoepassing kan uitvoer in een specifiek formaat vereisen.
Om het proces te stroomlijnen, kunnen meerdere evaluatiecriteria in één enkel evaluatiecriterium worden geïntegreerd feedbackfunctie. Het zal als invoer de tekst gebruiken die is gegenereerd door een LLM en enkele metagegevens, en vervolgens een score uitvoeren die de kwaliteit van de tekst aangeeft.
Een holistische evaluatie van de LLM-prestaties omvat dus doorgaans ten minste drie verschillende benaderingen:
- Kwantitatieve statistieken: Wanneer er definitief correcte antwoorden bestaan, kunt u standaard de traditionele ML-evaluatiemethoden gebruiken kwantitatieve benaderingen.
- Referentievergelijkingen: Voor gevallen zonder een duidelijk eenduidig antwoord, maar met een beschikbare referentie van aanvaardbare antwoorden, kan de reactie van het model worden vergeleken en gecontrasteerd met reeds bestaande voorbeelden.
- Op criteria gebaseerde evaluatie: Als er geen referentie is, verschuift de focus naar het beoordelen van de output van het model aan de hand van vooraf gedefinieerde criteria.
Zowel referentievergelijkingen als op criteria gebaseerde evaluaties kunnen worden uitgevoerd door menselijke beoordelaars of via geautomatiseerde processen. Vervolgens zullen we dieper ingaan op de voor- en nadelen van deze verschillende evaluatiebenaderingen.
Menselijke, automatische evaluatie en hybride benaderingen
Menselijke evaluatie wordt vaak gezien als de gouden standaard voor het evalueren van machine learning-toepassingen, inclusief LLM-gebaseerde systemen, maar is niet altijd haalbaar vanwege tijdelijke of technische beperkingen. Automatische evaluatie en hybride benaderingen worden vaak gebruikt in bedrijfsomgevingen om de evaluatie van LLM-prestaties te schalen.
Menselijke evaluatie
Het hebben van menselijk toezicht op de output van op LLM gebaseerde applicaties is essentieel om de nauwkeurigheid en betrouwbaarheid van deze systemen te garanderen. Het is echter mogelijk dat het niet ideaal is om alleen op deze aanpak te vertrouwen bij het evalueren van LLM's vanwege de volgende belangrijke beperkingen:
- Kwaliteitszorgen: Verrassend genoeg produceren geavanceerde modellen zoals GPT-4 vaak evaluaties van superieure kwaliteit vergeleken met de gemiddelde resultaten van werknemers die via Mechanical Turk zijn ingehuurd. Menselijke beoordelaars concentreren zich mogelijk niet op de kernkwaliteiten die er het meest toe doen, tenzij ze zich laten leiden door nauwgezette experimentele ontwerpen. Er is een neiging om verstrikt te raken in oppervlakkige elementen; Ze kunnen bijvoorbeeld de voorkeur geven aan een goed opgemaakt maar foutief antwoord boven een accuraat maar toch duidelijk gepresenteerd antwoord.
- Kostenimplicaties: Het verwerven van menselijke evaluaties van het hoogste niveau is duur. Hoe hoger de kwaliteit van de evaluatie die u nastreeft, hoe hoger de bijbehorende kosten.
- Tijdsdruk: Het verzamelen van menselijke evaluaties is tijdrovend. In de snelle wereld van op LLM gebaseerde systeemontwikkeling, waar implementaties binnen enkele dagen of weken kunnen plaatsvinden, kunnen ontwikkelaars het zich niet altijd veroorloven om te pauzeren en op feedback te wachten.
Deze beperkingen onderstrepen het belang van het aanvullen van menselijke evaluaties met efficiëntere beoordelingstechnieken.
Automatische evaluatie
Grote taalmodellen zijn bedreven gebleken in het evalueren van de prestaties van hun tegenhangers. Met name kan een meer geavanceerde of grotere LLM worden gebruikt om de prestaties van kleinere modellen te beoordelen. Het is ook gebruikelijk om een LLM te gebruiken om zijn eigen output te beoordelen. Gezien de werking van LLM's kan een model in eerste instantie een onjuist antwoord geven. Maar door hetzelfde model te voorzien van een strategisch ontworpen prompt die om een evaluatie van zijn initiële reactie vraagt, krijgt het model effectief de kans om te ‘reflecteren’ of ‘heroverwegen’. Deze procedure vergroot aanzienlijk de kans dat het model eventuele fouten identificeert.
Het gebruik van LLM's om andere LLM's te evalueren biedt een snel en kosteneffectief alternatief voor het inzetten van menselijke beoordelaars. Deze methode brengt echter kritische valkuilen met zich mee die leiders uit het bedrijfsleven en de technologiesector bereid moeten zijn te adresseren:
- Als LLM's de opdracht krijgen een antwoord op een schaal van 1 tot 5 te beoordelen, kunnen ze dat ook doen vertonen een consistente bias naar een specifieke beoordeling, ongeacht de werkelijke kwaliteit van het antwoord.
- Bij het vergelijken van de eigen output met die van andere modellen, meestal een LLM toont een voorkeur voor zijn eigen reactie.
- De volgorde van antwoordkandidaten kan af en toe plaatsvinden invloed hebben op de evaluatie, zoals bijvoorbeeld het aantonen van een voorkeur voor het eerst weergegeven kandidaat-antwoord.
- LLM's hebben de neiging dat te doen geef de voorkeur aan langere reacties, zelfs als ze feitelijke fouten bevatten of voor menselijke gebruikers moeilijker te begrijpen en te gebruiken zijn.
Gezien de onvolkomenheden die inherent zijn aan LLM-evaluaties, blijft de strategische integratie van handmatig toezicht door menselijke beoordelaars een raadzaam stap en mag deze niet worden weggelaten uit uw LLM-applicatieontwikkelingsproces.
Hybride aanpak
De heersende aanpak is dat ontwikkelaars sterk leunen op automatische evaluaties die door LLM's worden gefaciliteerd. Dit voorziet hen van een onmiddellijk feedbackmechanisme, waardoor snelle modelselectie, fijnafstemming en experimenten met gevarieerde systeemprompts mogelijk zijn. Het doel is om op basis van deze automatische evaluaties een optimaal presterend systeem te realiseren. Zodra de geautomatiseerde evaluatiefase is voltooid, omvat de volgende stap doorgaans een diepere duik met menselijke beoordelaars van hoge kwaliteit om de betrouwbaarheid van de automatische evaluatie te valideren.
Het veiligstellen van menselijke evaluaties van hoge kwaliteit kan een kostbare onderneming zijn. Hoewel het niet pragmatisch is om na elke kleine systeemverfijning tot dit niveau van onderzoek over te gaan, is menselijke evaluatie een onmisbare fase voordat een LLM-systeem wordt omgezet in een productieomgeving. Zoals eerder opgemerkt, kunnen evaluaties van LLM's vooroordelen vertonen en onbetrouwbaar zijn.
Na de implementatie is het van cruciaal belang om echte feedback te verzamelen van de eindgebruikers van onze LLM-gebaseerde applicaties. Feedback kan zo simpel zijn als gebruikers een reactie als nuttig (duim omhoog) of niet nuttig (duim omlaag) laten beoordelen, maar zou idealiter vergezeld moeten gaan van gedetailleerd commentaar waarin de sterke en zwakke punten van de reacties van het model worden benadrukt.
Updates van fundamentele modellen of verschuivingen in gebruikersquery's kunnen onbedoeld de prestaties van uw toepassing verslechteren of latente zwakke punten blootleggen. Voortdurende monitoring van de prestaties van de LLM-applicatie op basis van onze gedefinieerde criteria blijft van cruciaal belang gedurende de gehele operationele levensduur, zodat u opkomende tekortkomingen snel kunt identificeren en aanpakken. .
Key Takeaways
Het evalueren van de prestaties van op LLM gebaseerde systemen brengt unieke uitdagingen met zich mee, waardoor de taak zich onderscheidt van conventionele machine learning-evaluaties. Bij het evalueren van een LLM-systeem moet rekening worden gehouden met de volgende kritische overwegingen bij het bepalen van uw methodologie:
- Op maat gemaakte evaluatiesets: Om bruikbare inzichten te verkrijgen, is het absoluut noodzakelijk om robuuste, toepassingsgerichte evaluatiesets te construeren. Deze sets hoeven niet per se groot te zijn, maar ze moeten wel een reeks uitdagende samples omvatten.
- Dynamische uitbreiding van evaluatie-uitdagingen: Naarmate u feedback van gebruikers ontvangt, is het van cruciaal belang om de evaluatieset iteratief uit te breiden en te verfijnen om de evoluerende uitdagingen en nuances vast te leggen.
- Kwantitatieve statistieken en kwalitatieve criteria: De ingewikkelde aard van LLM's ontgaat vaak eenvoudige kwantitatieve maatstaven. Het is essentieel om een reeks criteria vast te stellen die zijn afgestemd op uw specifieke gebruiksscenario, waardoor een genuanceerder beoordeling van de prestaties van het model mogelijk is.
- Uniforme feedbackfunctie: Om het evaluatieproces te vereenvoudigen, kunt u overwegen meerdere criteria te combineren in één enkele, samenhangende feedbackfunctie.
- Hybride evaluatiebenadering: Het inzetten van zowel LLM's als hoogwaardige menselijke beoordelaars in uw evaluatieproces biedt een uitgebreider perspectief en levert de meest betrouwbare en kosteneffectieve resultaten op.
- Continue monitoring in de echte wereld: Door gebruikersfeedback samen te voegen met de uniforme feedbackfunctie, kunt u de LLM-prestaties voortdurend controleren en verfijnen, waardoor een consistente afstemming op de vereisten uit de praktijk wordt gegarandeerd.
Geniet van dit artikel? Meld u aan voor meer AI-onderzoeksupdates.
We laten het u weten wanneer we meer samenvattende artikelen zoals deze vrijgeven.
Verwant
- Door SEO aangedreven content en PR-distributie. Word vandaag nog versterkt.
- PlatoData.Network Verticale generatieve AI. Versterk jezelf. Toegang hier.
- PlatoAiStream. Web3-intelligentie. Kennis versterkt. Toegang hier.
- PlatoESG. Automotive / EV's, carbon, CleanTech, Energie, Milieu, Zonne, Afvalbeheer. Toegang hier.
- Plato Gezondheid. Intelligentie op het gebied van biotech en klinische proeven. Toegang hier.
- ChartPrime. Verhoog uw handelsspel met ChartPrime. Toegang hier.
- BlockOffsets. Eigendom voor milieucompensatie moderniseren. Toegang hier.
- Bron: https://www.topbots.com/llm-performance-evaluation/
- : heeft
- :is
- :niet
- :waar
- $UP
- 1
- 10
- a
- Over
- aanvaardbaar
- vergezeld
- Account
- nauwkeurigheid
- accuraat
- Bereiken
- verwerven
- daadwerkelijk
- adres
- vergevorderd
- voordelen
- Na
- tegen
- aggregaat
- AI
- ai onderzoek
- Het toestaan
- alleen
- ook
- alternatief
- altijd
- an
- en
- Nog een
- beantwoorden
- antwoorden
- elke
- uit elkaar
- Aanvraag
- Application Development
- toepassingen
- nadering
- benaderingen
- ZIJN
- dit artikel
- artikelen
- AS
- schatten
- beoordeling
- geassocieerd
- At
- attributen
- geautomatiseerde
- Automatisch
- Beschikbaar
- gemiddelde
- wachten
- baseren
- gebaseerde
- BE
- vaardigheden
- Verder
- vooroordelen
- boosts
- Bot
- zowel
- breed
- Gebouw
- bedrijfsdeskundigen
- maar
- by
- CAN
- kandidaat
- kandidaten
- Inhoud
- vangen
- geval
- gevallen
- gevangen
- uitdagen
- uitdagingen
- uitdagend
- Chatbot
- Kies
- SAMENHANGEND
- Het verzamelen van
- combineren
- komt
- opmerkingen
- Gemeen
- vergeleken
- vergelijken
- Voltooid
- uitgebreid
- Overwegen
- overwegingen
- consequent
- beperkingen
- bouwen
- doorlopend
- conventioneel
- Kern
- te corrigeren
- kostenefficient
- kostbaar
- Kosten
- kon
- aan het bedekken
- en je merk te creëren
- criteria
- kritisch
- cruciaal
- Actueel
- gewoonte
- klant
- Klantenservice
- dagen
- deep
- diepere
- Standaard
- gedefinieerd
- definitief
- demonstrating
- inzet
- implementaties
- ontworpen
- ontwerpen
- gedetailleerd
- ontwikkelaars
- Ontwikkeling
- anders
- weergegeven
- onderscheiden
- Nee
- domein
- Dont
- beneden
- nadelen
- twee
- dynamisch
- e
- elk
- Vroeger
- effectief
- doeltreffend
- beide
- geeft je de mogelijkheid
- opkomende
- benadrukken
- waardoor
- omvatten
- toekomst
- waarborgt
- zorgen
- Enterprise
- Milieu
- fouten
- essentie
- essentieel
- oprichten
- Ether (ETH)
- schatten
- evalueren
- evaluatie
- evaluaties
- Zelfs
- Alle
- evoluerende
- voorbeeld
- voorbeelden
- Excel
- uitgevoerd
- bestaan
- Uitvouwen
- uitbreiding
- duur
- experimenteel
- vergemakkelijkt
- Feitelijk
- mot
- fast-paced
- Favor
- uitvoerbaar
- feedback
- weinig
- Voornaam*
- Focus
- volgend
- Voor
- formaat
- vaak
- vriendelijk
- oppompen van
- functie
- Bovendien
- verzamelen
- Algemeen
- algemeen
- voortbrengen
- gegenereerde
- echt
- krijgen
- gegeven
- doel
- Tijdloos goud
- Gouden Standaard
- Groeiend
- garantie
- gebeuren
- harder
- Benutten
- Hebben
- met
- hard
- hoogwaardige
- hoger
- markeren
- holistische
- Hoe
- How To
- Echter
- HTTPS
- menselijk
- Hybride
- i
- ideaal
- ideaal
- identificeren
- het identificeren van
- if
- Onmiddellijk
- gebiedende wijs
- uitvoeren
- belang
- indrukwekkend
- in
- omvatten
- inclusief
- geeft aan
- informeren
- inherent
- eerste
- eerste
- invoer
- ingangen
- inzichten
- instantie
- geïntegreerde
- intern
- in
- IT
- HAAR
- zelf
- jpg
- sleutel
- blijven
- taal
- Groot
- groter
- leiders
- leren
- minst
- Niveau
- Hefboomwerking
- leveraging
- Life
- levenscyclus van uw product
- als
- waarschijnlijkheid
- beperkingen
- LLP
- langer
- machine
- machine learning
- behoud van
- handboek
- Materie
- max-width
- Mei..
- mechanisch
- mechanica
- mechanisme
- medisch
- meer
- samen te voegen
- Metadata
- methode
- Methodologie
- methoden
- nauwkeurig
- Metriek
- macht
- minder
- misleidend
- ML
- model
- modellen
- monitor
- Grensverkeer
- meer
- efficiënter
- meest
- meervoudig
- Dan moet je
- NATUUR
- nodig
- Noodzaak
- New
- volgende
- in het bijzonder
- bekend
- doelstellingen
- of
- Aanbod
- vaak
- on
- eens
- EEN
- lopend
- besturen
- operationele
- kansen
- optimale
- or
- Overige
- onze
- resultaten
- uitgang
- over
- Toezicht
- het te bezitten.
- paren
- Hoogste
- bijzonder
- pauze
- prestatie
- uitvoerend
- perspectief
- fase
- Plato
- Plato gegevensintelligentie
- PlatoData
- praktijk
- pragmatisch
- bereid
- presenteren
- gepresenteerd
- cadeautjes
- prioriteren
- procedures
- processen
- produceren
- productie
- projecten
- bewezen
- zorgen voor
- Q & A
- kwalitatieve
- kwaliteiten
- kwaliteit
- kwantitatief
- queries
- Contact
- snel
- reeks
- tarief
- liever
- waardering
- echte wereld
- rijk
- ontvangen
- verfijnen
- achteloos
- registreren
- los
- relevante
- betrouwbaarheid
- betrouwbaar
- te vertrouwen
- stoffelijk overschot
- vertegenwoordiger
- verzoeken
- vereisen
- Voorwaarden
- vereist
- onderzoek
- toevlucht
- antwoord
- reacties
- Resultaten
- onthult
- streng
- robuust
- lopen
- dezelfde
- Scale
- scenario's
- partituur
- nauwkeurig onderzoek
- Zoeken
- selecteren
- selectie
- sequencing
- reeks
- Sets
- het instellen van
- settings
- Ploegen
- tekortkomingen
- moet
- teken
- Eenvoudig
- vereenvoudigen
- enkelvoud
- kleinere
- So
- uitsluitend
- sommige
- specifiek
- Spectrum
- standaard
- begin
- Stap voor
- Stappen
- Still
- eenvoudig
- strategisch
- strategisch
- gestroomlijnd
- sterke punten
- onderwerpen
- wezenlijk
- dergelijk
- OVERZICHT
- superieur
- ondersteuning
- SWIFT
- system
- Systems
- op maat gemaakt
- Nemen
- ingenomen
- Tandem
- doelwit
- doelgerichte
- Taak
- team
- Technisch
- technieken
- Technologie
- proef
- Testen
- dat
- De
- hun
- Ze
- harte
- Er.
- Deze
- ze
- dit
- Door
- overal
- tijdrovend
- keer
- naar
- TONE
- TOPBOTS
- in de richting van
- traditioneel
- overgang
- typisch
- begrijpen
- begrip
- Onverwacht
- onvoorzien
- unified
- unieke
- anders
- onvoorspelbaar
- updates
- .
- use case
- gebruikt
- Gebruiker
- gebruikers
- gebruik
- doorgaans
- gebruik maken van
- gebruikt
- BEVESTIG
- variëteit
- via
- bekeken
- we
- web
- Webontwikkeling
- weken
- wanneer
- of
- welke
- en
- bredere
- wil
- Met
- binnen
- zonder
- werknemers
- wereld
- nog
- opbrengsten
- u
- Your
- zephyrnet