Store språkmodeller (LLMs) utgjør en unik utfordring når det gjelder ytelsesevaluering. I motsetning til tradisjonell maskinlæring hvor utfallene ofte er binære, bor LLM-utdata i et spekter av korrekthet. Selv om basismodellen din kan utmerke seg i brede beregninger, garanterer ikke generell ytelse optimal ytelse for dine spesifikke brukstilfeller.
Derfor må en helhetlig tilnærming til evaluering av LLM-er benytte en rekke ulike tilnærminger, for eksempel å bruke LLM-er for å evaluere LLM-er (dvs. auto-evaluering) og bruke human-LLM hybride tilnærminger. Denne artikkelen dykker ned i de spesifikke trinnene til forskjellige metoder, og dekker hvordan du kan lage tilpassede evalueringssett skreddersydd for applikasjonen din, finne relevante beregninger og implementere strenge evalueringsmetoder – både for valg av modeller og overvåking av pågående ytelse i produksjonen.
Bygg målrettede evalueringssett for ditt bruk
For å vurdere ytelsen til en LLM på et spesifikt brukstilfelle, må du teste modellen på et sett med eksempler som er representative for målbrukstilfellene dine. Dette krever å bygge et tilpasset evalueringssett.
- Start small (Start i det små). For å teste LLM-ytelsen på bruksområdet ditt, kan du starte med så få som 10 eksempler. Hvert av disse eksemplene kan kjøres flere ganger for å vurdere modellens konsistens og pålitelighet.
- Ta opp utfordrende eksempler. Eksemplene du velger bør ikke være enkle. De skal være utfordrende, designet for å teste modellens kapasitet til det fulle. Dette kan inkludere forespørsler med uventede innspill, spørsmål som kan indusere skjevheter eller spørsmål som krever en dyp forståelse av emnet. Det handler ikke om å lure modellen, men snarere å sikre at den er forberedt på den uforutsigbare naturen til virkelige applikasjoner.
- Vurder å utnytte LLM-er for å bygge et evalueringssett. Interessant nok er det en vanlig praksis å bruke språkmodeller for å bygge evalueringssett for å vurdere enten seg selv eller andre språkmodeller. For eksempel kan en LLM generere et sett med spørsmål og svar-par basert på en inndatatekst, som du kan bruke som en første gruppe eksempler for spørsmålssvarsapplikasjonen din.
- Inkluder tilbakemeldinger fra brukere. Enten fra intern teamtesting eller bredere distribusjon, avslører brukertilbakemeldinger ofte uforutsette utfordringer og virkelige scenarier. Slike tilbakemeldinger kan integreres som nye utfordrende eksempler i dine evalueringssett.
I hovedsak er det å bygge et tilpasset evalueringssett en dynamisk prosess som tilpasses og vokser i takt med LLM-prosjektets livssyklus. Denne iterative metodikken sikrer at modellen din forblir tilpasset aktuelle, relevante utfordringer.
Kombiner beregninger, sammenligninger og kriteriebasert evaluering
Beregninger alene er vanligvis utilstrekkelige for å evaluere LLM-er. LLM-er opererer i et rike der det ikke alltid er et enkelt "riktig" svar. Videre kan bruk av aggregerte beregninger være misvisende. En modell kan utmerke seg på ett domene og vakle på et annet, men likevel registrere en imponerende gjennomsnittsscore.
Dine evalueringskriterier vil avhenge av de distinkte egenskapene til det bestemte LLM-systemet. Mens nøyaktighet og upartiskhet er vanlige mål, kan andre kriterier være avgjørende i spesifikke scenarier. For eksempel kan en medisinsk chatbot prioritere ufarlig respons, en kundestøtterobot kan legge vekt på å opprettholde en konsekvent vennlig tone, eller en nettutviklingsapplikasjon kan kreve utdata i et spesifikt format.
For å strømlinjeforme prosessen kan flere evalueringskriterier integreres i en entall tilbakemeldingsfunksjon. Den vil ta som input teksten generert av en LLM og noen metadata, og deretter sende ut en poengsum som indikerer kvaliteten på teksten.
Dermed innebærer helhetlig evaluering av LLM-ytelse vanligvis minst 3 forskjellige tilnærminger:
- Kvantitative beregninger: Når det finnes definitive riktige svar, kan du som standard bruke tradisjonelle ML-evalueringsmetoder ved å bruke kvantitative tilnærminger.
- Referansesammenlikninger: For tilfeller uten et entydig enkeltsvar, men med en tilgjengelig referanse av akseptable svar, kan modellens svar sammenlignes og kontrasteres mot eksisterende eksempler.
- Kriteriebasert evaluering: I fravær av en referanse, skifter fokus til å måle modellens produksjon mot de forhåndsdefinerte kriteriene.
Både referansesammenligninger og kriteriebaserte evalueringer kan utføres enten av menneskelige evaluatorer eller gjennom automatiserte prosesser. Deretter skal vi fordype oss i fordelene og ulempene ved disse distinkte evalueringsmetodene.
Menneskelige, auto-evaluering og hybride tilnærminger
Menneskelig evaluering blir ofte sett på som gullstandarden for evaluering av maskinlæringsapplikasjoner, inkludert LLM-baserte systemer, men er ikke alltid mulig på grunn av tidsmessige eller tekniske begrensninger. Auto-evaluering og hybride tilnærminger brukes ofte i bedriftsinnstillinger for å skalere LLM-ytelsesevaluering.
Menneskelig evaluering
Å ha menneskelig tilsyn med produksjonen av LLM-baserte applikasjoner er avgjørende for å sikre nøyaktigheten og påliteligheten til disse systemene. Men å stole utelukkende på denne tilnærmingen for å evaluere LLM-er er kanskje ikke ideelt på grunn av følgende nøkkelbegrensninger:
- Kvalitetsbekymringer: Overraskende nok produserer avanserte modeller som GPT-4 ofte evalueringer av overlegen kvalitet sammenlignet med gjennomsnittsresultatene fra arbeidere ansatt via Mechanical Turk. Menneskelige evaluatorer, med mindre de er veiledet av grundige eksperimentelle design, fokuserer kanskje ikke på kjernekvalitetene som betyr mest. Det er en tilbøyelighet til å bli fanget av overfladiske elementer; for eksempel kan de favorisere et godt formatert, men feilaktig svar fremfor en nøyaktig, men tydelig presentert.
- Kostnadsimplikasjoner: Det er dyrt å skaffe menneskelige evalueringer på toppnivå. Jo høyere kvaliteten på evalueringen du søker, jo brattere blir de tilknyttede kostnadene.
- Tidsbegrensninger: Å samle menneskelige evalueringer er tidkrevende. I den fartsfylte verdenen av LLM-basert systemutvikling, hvor distribusjoner kan skje i løpet av få dager eller uker, har ikke utviklere alltid råd til å pause og vente på tilbakemelding.
Disse begrensningene understreker viktigheten av å komplettere menneskelige evalueringer med mer effektive vurderingsteknikker.
Auto-evaluering
Store språkmodeller har vist seg flinke til å evaluere ytelsen til sine motparter. Spesielt kan en mer avansert eller større LLM brukes til å vurdere ytelsen til mindre modeller. Det er også vanlig å bruke en LLM for å vurdere sin egen produksjon. Gitt mekanikken til LLM-er, kan en modell i utgangspunktet gi et feil svar. Likevel, ved å forsyne den samme modellen med en strategisk utformet forespørsel som ber om en evaluering av dens første respons, får modellen effektivt en mulighet til å "reflektere" eller "tenke på nytt". Denne prosedyren øker sannsynligheten betraktelig for at modellen identifiserer eventuelle feil.
Å bruke LLM-er til å evaluere andre LLM-er gir et raskt og kostnadseffektivt alternativ til å ansette menneskelige evaluatorer. Denne metoden har imidlertid kritiske fallgruver som bedrifts- og teknologiledere må være forberedt på å ta tak i:
- Når de får i oppgave å rangere et svar på en skala fra 1 til 5, kan LLM-er viser en konsekvent skjevhet mot en spesifikk vurdering, uavhengig av svarets faktiske kvalitet.
- Når man sammenligner sin egen produksjon med den fra andre modeller, en LLM generelt viser en preferanse for sitt eget svar.
- Rekkefølgen av responskandidater kan av og til påvirke evalueringen, som for eksempel å demonstrere en preferanse for det første viste kandidatsvaret.
- LLM-er pleier å favoriserer lengre svar, selv om de inneholder faktafeil eller er vanskeligere for menneskelige brukere å forstå og bruke.
Gitt ufullkommenhetene som ligger i LLM-evalueringer, forblir den strategiske inkorporeringen av manuell tilsyn av menneskelige evaluatorer et tilrådelig skritt og bør ikke utelates fra LLM-applikasjonsutviklingsprosessen.
Hybrid tilnærming
Den rådende tilnærmingen er at utviklere skal lene seg tungt på automatiske evalueringer tilrettelagt av LLM-er. Dette utstyrer dem med en umiddelbar tilbakemeldingsmekanisme, som muliggjør raskt modellvalg, finjustering og eksperimentering med varierte systemmeldinger. Målet er å oppnå et optimalt fungerende system basert på disse automatiske evalueringene. Når den automatiserte evalueringsfasen er fullført, involverer neste trinn vanligvis et dypere dykk med menneskelige evaluatorer av høy kvalitet for å validere autoevalueringens pålitelighet.
Å sikre menneskelige evalueringer av høy kvalitet kan være en kostbar innsats. Selv om det ikke er pragmatisk å ty til dette nivået av gransking etter hver mindre systemforbedring, er menneskelig evaluering en uunnværlig fase før overgangen til et LLM-system til et produksjonsmiljø. Som nevnt tidligere, kan evalueringer fra LLM-er manifestere skjevheter og være upålitelige.
Etter distribusjon er det avgjørende å samle ekte tilbakemeldinger fra sluttbrukerne av våre LLM-baserte applikasjoner. Tilbakemelding kan være så enkelt som å la brukere vurdere et svar som nyttig (tommel opp) eller ikke nyttig (tommel ned), men ideelt sett bør det ledsages av detaljerte kommentarer som fremhever styrker og mangler ved modellens svar.
Grunnleggende modelloppdateringer eller endringer i brukerforespørsler kan utilsiktet forringe applikasjonens ytelse eller avsløre latente svakheter. Løpende overvåking av LLM-applikasjonens ytelse i forhold til våre definerte kriterier forblir kritisk gjennom hele levetiden, slik at du raskt kan identifisere og løse nye mangler. .
Nøkkelfunksjoner
Evaluering av ytelsen til LLM-baserte systemer byr på unike utfordringer, og skiller oppgaven fra konvensjonelle maskinlæringsevalueringer. I prosessen med å evaluere et LLM-system, bør følgende kritiske hensyn tas i betraktning for å informere metodikken din:
- Skreddersydde evalueringssett: For å få handlingskraftig innsikt er det viktig å konstruere robuste, applikasjonssentriske evalueringssett. Disse settene trenger ikke nødvendigvis å være store, men de bør omfatte en rekke utfordrende prøver.
- Dynamisk utvidelse av evalueringsutfordringer: Når du mottar tilbakemeldinger fra brukere, er det avgjørende å iterativt utvide og avgrense evalueringssettet for å fange opp nye utfordringer og nyanser.
- Kvantitative beregninger og kvalitative kriterier: LLMs intrikate natur unngår ofte enkle kvantitative beregninger. Det er viktig å etablere et sett med kriterier som er skreddersydd for din spesifikke brukssituasjon, noe som gir mulighet for en mer nyansert vurdering av modellens ytelse.
- Unified Feedback-funksjon: For å forenkle evalueringsprosessen bør du vurdere å kombinere flere kriterier til en enkelt, sammenhengende tilbakemeldingsfunksjon.
- Hybrid evalueringsmetode: Å utnytte både LLM-er og menneskelige evaluatorer av høy kvalitet i evalueringsprosessen gir et mer omfattende perspektiv og gir de mest pålitelige og kostnadseffektive resultatene.
- Kontinuerlig overvåking i den virkelige verden: Ved å slå sammen brukertilbakemeldinger med den enhetlige tilbakemeldingsfunksjonen kan du kontinuerlig overvåke og finjustere LLM-ytelsen, og sikre konsistent justering med virkelige krav.
Liker du denne artikkelen? Registrer deg for flere AI-forskningsoppdateringer.
Vi gir beskjed når vi gir ut flere sammendragsartikler som denne.
I slekt
- SEO-drevet innhold og PR-distribusjon. Bli forsterket i dag.
- PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Styrk deg selv. Tilgang her.
- PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Kunnskap forsterket. Tilgang her.
- PlatoESG. Bil / elbiler, Karbon, CleanTech, Energi, Miljø, Solenergi, Avfallshåndtering. Tilgang her.
- PlatoHelse. Bioteknologisk og klinisk etterretning. Tilgang her.
- ChartPrime. Hev handelsspillet ditt med ChartPrime. Tilgang her.
- BlockOffsets. Modernisering av eierskap for miljøkompensasjon. Tilgang her.
- kilde: https://www.topbots.com/llm-performance-evaluation/
- : har
- :er
- :ikke
- :hvor
- $OPP
- 1
- 10
- a
- Om oss
- akseptabelt
- ledsaget
- Logg inn
- nøyaktighet
- nøyaktig
- Oppnå
- anskaffe
- faktiske
- adresse
- avansert
- fordeler
- Etter
- mot
- aggregat
- AI
- ai forskning
- tillate
- alene
- også
- alternativ
- alltid
- an
- og
- En annen
- besvare
- svar
- noen
- hverandre
- Søknad
- Applikasjonutvikling
- søknader
- tilnærming
- tilnærminger
- ER
- Artikkel
- artikler
- AS
- vurdere
- evaluering
- assosiert
- At
- attributter
- Automatisert
- Automatisk
- tilgjengelig
- gjennomsnittlig
- avvente
- basen
- basert
- BE
- før du
- Beyond
- skjevheter
- øker
- Bot
- både
- bred
- Bygning
- virksomhet
- men
- by
- CAN
- kandidat
- kandidater
- Kapasitet
- fangst
- saken
- saker
- fanget
- utfordre
- utfordringer
- utfordrende
- chatbot
- Velg
- SAMMENHENGENDE
- Samle
- kombinere
- kommer
- kommentarer
- Felles
- sammenlignet
- sammenligne
- Terminado
- omfattende
- Vurder
- betraktninger
- konsistent
- begrensninger
- konstruere
- kontinuerlig
- konvensjonell
- Kjerne
- korrigere
- kostnadseffektiv
- kostbar
- Kostnader
- kunne
- dekker
- skape
- kriterier
- kritisk
- avgjørende
- Gjeldende
- skikk
- kunde
- Kundeservice
- Dager
- dyp
- dypere
- Misligholde
- definert
- definitive
- demonstrere
- distribusjon
- distribusjoner
- designet
- design
- detaljert
- utviklere
- Utvikling
- forskjellig
- vises
- distinkt
- ikke
- domene
- ikke
- ned
- ulemper
- to
- dynamisk
- e
- hver enkelt
- Tidligere
- effektivt
- effektiv
- enten
- elementer
- Emery
- understreke
- muliggjør
- omfatte
- forsøke
- sikrer
- sikrer
- Enterprise
- Miljø
- feil
- essens
- avgjørende
- etablere
- Eter (ETH)
- evaluere
- evaluere
- evaluering
- evalueringer
- Selv
- Hver
- utvikling
- eksempel
- eksempler
- Excel
- henrettet
- eksisterer
- Expand
- utvidelse
- dyrt
- eksperimentell
- tilrettelagt
- fakta
- vakle
- Fartsfylt
- favorisere
- gjennomførbart
- tilbakemelding
- Noen få
- Først
- Fokus
- etter
- Til
- format
- ofte
- vennlig
- fra
- funksjon
- Dess
- samle
- general
- generelt
- generere
- generert
- ekte
- få
- gitt
- mål
- Gull
- Gold Standard
- Økende
- garantere
- skje
- hardere
- Utnyttelse
- Ha
- å ha
- tungt
- høykvalitets
- høyere
- utheving
- helhetlig
- Hvordan
- Hvordan
- Men
- HTTPS
- menneskelig
- Hybrid
- i
- ideell
- ideelt sett
- identifisere
- identifisering
- if
- umiddelbar
- avgjørende
- iverksette
- betydning
- imponerende
- in
- inkludere
- inkludert
- indikerer
- informere
- iboende
- innledende
- i utgangspunktet
- inngang
- innganger
- innsikt
- f.eks
- integrert
- intern
- inn
- IT
- DET ER
- selv
- jpg
- nøkkel
- Vet
- Språk
- stor
- større
- ledere
- læring
- minst
- Nivå
- Leverage
- utnytte
- Life
- Livssyklus
- i likhet med
- sannsynligheten
- begrensninger
- LLP
- lenger
- maskin
- maskinlæring
- opprettholde
- håndbok
- Saken
- max bredde
- Kan..
- mekanisk
- mekanikk
- mekanisme
- medisinsk
- bare
- sammenslåing
- metadata
- metode
- metodikk
- metoder
- grundig
- Metrics
- kunne
- mindre
- villedende
- ML
- modell
- modeller
- Overvåke
- overvåking
- mer
- mer effektivt
- mest
- flere
- må
- Natur
- nødvendigvis
- Trenger
- Ny
- neste
- spesielt
- bemerket
- mål
- of
- Tilbud
- ofte
- on
- gang
- ONE
- pågående
- betjene
- operasjonell
- Opportunity
- optimal
- or
- Annen
- vår
- utfall
- produksjon
- enn
- oppsyn
- egen
- par
- Paramount
- Spesielt
- pause
- ytelse
- utfører
- perspektiv
- fase
- plato
- Platon Data Intelligence
- PlatonData
- praksis
- pragmatisk
- forberedt
- presentere
- presentert
- gaver
- Prioriter
- prosedyren
- prosess
- Prosesser
- produsere
- Produksjon
- prosjekter
- utprøvd
- gi
- Q & A
- kvalitativ
- kvaliteter
- kvalitet
- kvantitativ
- spørsmål
- spørsmål
- raskt
- område
- Sats
- heller
- vurdering
- virkelige verden
- riket
- motta
- avgrense
- Uansett
- registrere
- slipp
- relevant
- pålitelighet
- pålitelig
- avhengig
- forblir
- representant
- forespørsler
- krever
- Krav
- Krever
- forskning
- Resort
- svar
- svar
- Resultater
- avslører
- streng
- robust
- Kjør
- samme
- Skala
- scenarier
- Resultat
- granskning
- Søke
- velge
- utvalg
- sekvense
- sett
- sett
- innstilling
- innstillinger
- Skift
- mangler
- bør
- undertegne
- Enkelt
- forenkle
- entall
- mindre
- So
- utelukkende
- noen
- spesifikk
- Spectrum
- Standard
- Begynn
- Trinn
- Steps
- Still
- rett fram
- Strategisk
- strategisk
- effektivisere
- styrker
- emne
- i det vesentlige
- slik
- SAMMENDRAG
- overlegen
- støtte
- SWIFT
- system
- Systemer
- skreddersydd
- Ta
- tatt
- tandem
- Target
- målrettet
- Oppgave
- lag
- Teknisk
- teknikker
- Teknologi
- test
- Testing
- Det
- De
- deres
- Dem
- deretter
- Der.
- Disse
- de
- denne
- Gjennom
- hele
- tidkrevende
- ganger
- til
- TONE
- TOPPBOTS
- mot
- tradisjonelle
- overgangen
- typisk
- forstå
- forståelse
- Uventet
- uforutsett
- enhetlig
- unik
- I motsetning til
- uforutsigbare
- oppdateringer
- bruke
- bruk sak
- brukt
- Bruker
- Brukere
- ved hjelp av
- vanligvis
- bruke
- benyttes
- VALIDERE
- variasjon
- av
- sett
- we
- web
- Webutvikling
- uker
- når
- om
- hvilken
- mens
- bredere
- vil
- med
- innenfor
- uten
- arbeidere
- verden
- ennå
- rentene
- du
- Din
- zephyrnet