Veliki jezikovni modeli (LLM) predstavljajo edinstven izziv, ko gre za vrednotenje uspešnosti. Za razliko od tradicionalnega strojnega učenja, kjer so izidi pogosto binarni, se rezultati LLM nahajajo v spektru pravilnosti. Poleg tega, čeprav se lahko vaš osnovni model odlikuje s širokimi meritvami, splošna zmogljivost ne zagotavlja optimalne zmogljivosti za vaše specifične primere uporabe.
Zato mora holistični pristop k ocenjevanju LLM uporabiti različne pristope, kot je uporaba LLM za ocenjevanje LLM (tj. samodejna evalvacija) in uporaba hibridnih pristopov človek-LLM. Ta članek se poglobi v posebne korake različnih metod, pokriva, kako ustvariti nize ocenjevanja po meri, prilagojene vaši aplikaciji, natančno določiti ustrezne meritve in implementirati stroge metode ocenjevanja – tako za izbiro modelov kot za spremljanje stalne uspešnosti v proizvodnji.
Zgradite ciljne nize ocenjevanja za vaše primere uporabe
Če želite oceniti uspešnost LLM v določenem primeru uporabe, morate preizkusiti model na nizu primerov, ki so reprezentativni za vaše ciljne primere uporabe. To zahteva izdelavo nabora ocenjevanja po meri.
- Začnite z majhnimi. Za testiranje učinkovitosti LLM v vašem primeru uporabe lahko začnete z najmanj 10 primeri. Vsakega od teh primerov je mogoče zagnati večkrat, da se oceni doslednost in zanesljivost modela.
- Izberite zahtevne primere. Primeri, ki jih izberete, ne smejo biti enostavni. Morali bi biti zahtevni, zasnovani tako, da v največji možni meri preizkusijo zmogljivost modela. To lahko vključuje pozive z nepričakovanimi vnosi, poizvedbe, ki bi lahko povzročile pristranskost, ali vprašanja, ki zahtevajo globoko razumevanje teme. Ne gre za prevaro modela, temveč za zagotovitev, da je pripravljen na nepredvidljivo naravo aplikacij v resničnem svetu.
- Razmislite o izkoriščanju LLM-jev za izdelavo nabora za vrednotenje. Zanimivo je, da je običajna praksa izkoriščanje jezikovnih modelov za gradnjo nizov vrednotenja za ocenjevanje samega sebe ali drugih jezikovnih modelov. LLM lahko na primer ustvari niz parov vprašanj in odgovorov na podlagi vhodnega besedila, ki ga lahko uporabite kot prvo serijo vzorcev za svojo aplikacijo za odgovarjanje na vprašanja.
- Vključite povratne informacije uporabnikov. Ne glede na to, ali gre za interno skupinsko testiranje ali širšo uvedbo, povratne informacije uporabnikov pogosto razkrijejo nepredvidene izzive in scenarije iz resničnega sveta. Takšne povratne informacije lahko vključite kot nove zahtevne primere v svoje nize ocenjevanja.
V bistvu je sestavljanje niza ocenjevanja po meri dinamičen proces, ki se prilagaja in raste v tandemu z življenjskim ciklom vašega LLM projekta. Ta ponavljajoča se metodologija zagotavlja, da vaš model ostane usklajen s trenutnimi, ustreznimi izzivi.
Združite meritve, primerjave in vrednotenje na podlagi meril
Samo meritve običajno ne zadoščajo za oceno LLM. LLM delujejo na področju, kjer ni vedno enega samega "pravilnega" odgovora. Poleg tega je uporaba agregatnih meritev lahko zavajajoča. Model lahko blesti na enem področju in omahuje na drugem, vendar še vedno beleži impresivno povprečno oceno.
Vaša merila za ocenjevanje bodo odvisna od posebnih lastnosti posameznega sistema LLM. Medtem ko sta natančnost in nepristranskost pogosta cilja, so lahko druga merila najpomembnejša v določenih scenarijih. Na primer, medicinski chatbot lahko daje prednost neškodljivosti odziva, bot za podporo strankam lahko poudarja ohranjanje doslednega prijaznega tona ali pa aplikacija za spletni razvoj lahko zahteva rezultate v posebnem formatu.
Za poenostavitev postopka je mogoče več kriterijev ocenjevanja združiti v enega funkcija povratne informacije. Kot vhod bo vzel besedilo, ki ga ustvari LLM, in nekaj metapodatkov, nato pa izpiše rezultat, ki označuje kakovost besedila.
Tako celostno ocenjevanje uspešnosti LLM običajno vključuje vsaj 3 različne pristope:
- Kvantitativne meritve: Ko obstajajo dokončni pravilni odgovori, lahko privzeto uporabite tradicionalne metode vrednotenja ML kvantitativni pristopi.
- Referenčne primerjave: Za primere brez jasnega edinega odgovora, vendar z razpoložljivo referenco sprejemljivih odgovorov, je mogoče odziv modela primerjati in primerjati z že obstoječimi primeri.
- Ocenjevanje na podlagi meril: V odsotnosti reference se fokus premakne na merjenje izhoda modela glede na vnaprej določena merila.
Tako referenčne primerjave kot vrednotenja na podlagi kriterijev lahko izvajajo bodisi človeški ocenjevalci bodisi prek avtomatiziranih procesov. Nato se bomo poglobili v prednosti in slabosti teh različnih pristopov ocenjevanja.
Človeški, samoocenjevalni in hibridni pristopi
Človeško vrednotenje se pogosto obravnava kot zlati standard za vrednotenje aplikacij strojnega učenja, vključno s sistemi, ki temeljijo na LLM, vendar ni vedno izvedljivo zaradi časovnih ali tehničnih omejitev. Samodejno vrednotenje in hibridni pristopi se pogosto uporabljajo v podjetniških nastavitvah za povečanje ocene uspešnosti LLM.
Človeško vrednotenje
Človeški nadzor nad rezultati aplikacij, ki temeljijo na LLM, je bistvenega pomena za zagotavljanje točnosti in zanesljivosti teh sistemov. Vendar pa zanašanje zgolj na ta pristop pri ocenjevanju LLM morda ni idealno zaradi naslednjih ključnih omejitev:
- Pomisleki glede kakovosti: Presenetljivo je, da napredni modeli, kot je GPT-4, pogosto dajejo ocene vrhunske kakovosti v primerjavi s povprečnimi rezultati delavcev, najetih prek Mechanical Turk. Človeški ocenjevalci se morda ne bodo osredotočili na ključne lastnosti, ki so najpomembnejše, razen če jih vodijo natančni eksperimentalni načrti. Obstaja nagnjenost, da se ujamemo v površinske elemente; na primer, lahko dajo prednost dobro oblikovanemu, a napačnemu odgovoru pred natančnim, a jasno predstavljenim.
- Posledice stroškov: Pridobivanje vrhunskih človeških ocen je drago. Čim višjo kakovost vrednotenja iščete, tem višji so povezani stroški.
- Časovne omejitve: Zbiranje človeških ocen je zamudno. V hitrem tempu razvoja sistemov, ki temeljijo na LLM, kjer se lahko uvedbe zgodijo v nekaj dneh ali tednih, si razvijalci ne morejo vedno privoščiti premora in čakanja na povratne informacije.
Te omejitve poudarjajo pomen dopolnjevanja človeških vrednotenj z učinkovitejšimi tehnikami ocenjevanja.
Samodejno vrednotenje
Veliki jezikovni modeli so se izkazali za spretne pri ocenjevanju uspešnosti svojih nasprotnikov. Zlasti naprednejši ali večji LLM je mogoče uporabiti za oceno učinkovitosti manjših modelov. Običajna je tudi uporaba LLM za ocenjevanje lastnega rezultata. Glede na mehaniko LLM-jev lahko model na začetku ponudi napačen odgovor. Vendar pa s tem, ko istemu modelu dodamo strateško oblikovan poziv, ki zahteva oceno njegovega začetnega odziva, model dejansko dobi priložnost za »razmislek« ali »ponovni premislek«. Ta postopek bistveno poveča verjetnost, da bo model prepoznal morebitne napake.
Uporaba LLM-jev za ocenjevanje drugih LLM-jev ponuja hitro in stroškovno učinkovito alternativo zaposlovanju človeških ocenjevalcev. Vendar ima ta metoda kritične pasti, ki jih morajo biti vodje podjetij in tehnologije pripravljeni obravnavati:
- LLM-ji bi lahko ocenili odgovor na lestvici od 1 do 5 kažejo dosledno pristranskost proti določeni oceni, ne glede na dejansko kakovost odgovora.
- LLM na splošno, če primerja lastne rezultate z rezultati drugih modelov kaže prednost svojemu odzivu.
- Vrstni red odgovorov kandidatov lahko občasno vplivati na oceno, kot je na primer izkazovanje preference za prvi prikazani odgovor kandidata.
- LLM ponavadi dati prednost daljšim odgovorom, tudi če vsebujejo dejanske napake ali jih uporabniki težje razumejo in uporabljajo.
Glede na nepopolnosti, ki so neločljivo povezane z evalvacijami LLM, ostaja strateška vključitev ročnega nadzora s strani človeških ocenjevalcev priporočljiv korak in je ne smete izpustiti iz vašega procesa razvoja aplikacije LLM.
Hibridni pristop
Prevladujoč pristop je, da se razvijalci močno zanašajo na samodejna ocenjevanja, ki jih omogočajo LLM. To jih opremi s takojšnjim povratnim mehanizmom, ki omogoča hitro izbiro modela, natančno nastavitev in eksperimentiranje z različnimi sistemskimi pozivi. Cilj je doseči optimalno delujoč sistem, ki temelji na teh samodejnih ocenah. Ko je faza avtomatiziranega ocenjevanja zaključena, naslednji korak običajno vključuje globlji potop z visokokakovostnimi človeškimi ocenjevalci, da preverijo zanesljivost samodejnega ocenjevanja.
Zagotavljanje visokokakovostnih človeških ocen je lahko drag podvig. Čeprav ni pragmatično, da se po vsaki manjši izboljšavi sistema zatečemo k tej ravni nadzora, je človeško vrednotenje nepogrešljiva faza pred prehodom sistema LLM v produkcijsko okolje. Kot smo že omenili, lahko ocene LLM-jev kažejo pristranskost in so nezanesljive.
Po uvedbi je ključno zbrati pristne povratne informacije od končnih uporabnikov naših aplikacij, ki temeljijo na LLM. Povratne informacije so lahko tako preproste, kot da uporabniki ocenijo odgovor kot koristen (palec gor) ali neuporaben (palec dol), vendar bi jih v idealnem primeru morale spremljati podrobni komentarji, ki poudarjajo prednosti in pomanjkljivosti odzivov modela.
Temeljne posodobitve modela ali premiki v uporabniških poizvedbah lahko nehote poslabšajo zmogljivost vaše aplikacije ali razkrijejo latentne slabosti. Stalno spremljanje uspešnosti LLM aplikacije glede na naša opredeljena merila ostaja ključnega pomena skozi celotno življenjsko dobo, tako da lahko hitro prepoznate in odpravite nastajajoče pomanjkljivosti. .
Ključni izdelki
Ocenjevanje delovanja sistemov, ki temeljijo na LLM, predstavlja edinstvene izzive, saj nalogo ločuje od običajnih vrednotenj strojnega učenja. V procesu ocenjevanja sistema LLM je treba upoštevati naslednje kritične pomisleke, ki bodo služili vaši metodologiji:
- Prilagojeni kompleti za ocenjevanje: Za pridobivanje uporabnih vpogledov je nujno sestaviti robustne nize ocenjevanja, osredotočene na aplikacijo. Ni nujno, da so ti sklopi veliki, vendar morajo vključevati vrsto zahtevnih vzorcev.
- Dinamično širjenje evalvacijskih izzivov: Ko prejemate povratne informacije od uporabnikov, je ključnega pomena, da iterativno razširite in izboljšate nabor ocenjevanja, da zajamete razvijajoče se izzive in nianse.
- Kvantitativne metrike in kvalitativni kriteriji: Zapletena narava LLM se pogosto izmika enostavnim kvantitativnim meritvam. Bistveno je, da določite nabor meril, prilagojenih vašemu posebnemu primeru uporabe, ki omogočajo bolj niansirano oceno delovanja modela.
- Poenotena funkcija povratnih informacij: Če želite poenostaviti postopek ocenjevanja, razmislite o združevanju več meril v eno samo, skladno povratno funkcijo.
- Hibridni pristop ocenjevanja: Izkoriščanje LLM-jev in visokokakovostnih človeških ocenjevalcev v vašem procesu ocenjevanja ponuja bolj celovit pogled in daje najbolj zanesljive in stroškovno učinkovite rezultate.
- Neprekinjeno spremljanje resničnega sveta: Z združitvijo povratnih informacij uporabnikov s funkcijo poenotenih povratnih informacij lahko nenehno spremljate in natančno prilagajate uspešnost LLM, kar zagotavlja dosledno usklajenost z zahtevami v resničnem svetu.
Uživate v tem članku? Prijavite se za več posodobitev raziskav AI.
Obvestili vas bomo, ko bomo objavili več povzetkov, kot je ta.
Podobni
- Distribucija vsebine in PR s pomočjo SEO. Okrepite se še danes.
- PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Opolnomočite se. Dostopite tukaj.
- PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Razširjeno znanje. Dostopite tukaj.
- PlatoESG. Avtomobili/EV, Ogljik, CleanTech, Energija, Okolje, sončna energija, Ravnanje z odpadki. Dostopite tukaj.
- PlatoHealth. Obveščanje o biotehnologiji in kliničnih preskušanjih. Dostopite tukaj.
- ChartPrime. Izboljšajte svojo igro trgovanja s ChartPrime. Dostopite tukaj.
- BlockOffsets. Posodobitev okoljskega offset lastništva. Dostopite tukaj.
- vir: https://www.topbots.com/llm-performance-evaluation/
- :ima
- : je
- :ne
- :kje
- $GOR
- 1
- 10
- a
- O meni
- sprejemljiv
- v spremstvu
- Račun
- natančnost
- natančna
- Doseči
- pridobitev
- dejanska
- Naslov
- napredno
- Prednosti
- po
- proti
- agregat
- AI
- ai raziskave
- Dovoli
- sam
- Prav tako
- alternativa
- vedno
- an
- in
- Še ena
- odgovor
- odgovori
- kaj
- narazen
- uporaba
- Razvoj aplikacij
- aplikacije
- pristop
- pristopi
- SE
- članek
- članki
- AS
- oceniti
- ocenjevanje
- povezan
- At
- lastnosti
- Avtomatizirano
- Samodejno
- Na voljo
- povprečno
- čakati
- baza
- temeljijo
- BE
- pred
- Poleg
- pristranskosti
- povečuje
- Bot
- tako
- široka
- Building
- poslovni
- vendar
- by
- CAN
- Kandidat
- kandidati
- kapaciteta
- zajemanje
- primeru
- primeri
- ujete
- izziv
- izzivi
- izziv
- chatbot
- Izberite
- KOHERENTNO
- Zbiranje
- združevanje
- prihaja
- komentarji
- Skupno
- v primerjavi z letom
- primerjavo
- Končana
- celovito
- Razmislite
- premislekov
- dosledno
- omejitve
- gradnjo
- stalno
- konvencionalne
- Core
- popravi
- stroškovno učinkovito
- drago
- stroški
- bi
- kritje
- ustvarjajo
- Merila
- kritično
- ključnega pomena
- Trenutna
- po meri
- stranka
- Pomoč strankam
- Dnevi
- globoko
- globlje
- privzeto
- opredeljen
- dokončno
- dokazuje
- uvajanje
- razmestitve
- zasnovan
- modeli
- podrobno
- Razvijalci
- Razvoj
- drugačen
- prikazano
- izrazit
- Ne
- domena
- dont
- navzdol
- pomanjkljivosti
- 2
- dinamično
- e
- vsak
- prej
- učinkovito
- učinkovite
- bodisi
- elementi
- smirkovim
- poudariti
- omogočanje
- obsegajo
- prizadevati
- zagotavlja
- zagotoviti
- Podjetje
- okolje
- napake
- Bistvo
- bistvena
- vzpostaviti
- Eter (ETH)
- oceniti
- ocenjevanje
- Ocena
- vrednotenja
- Tudi
- Tudi vsak
- razvija
- Primer
- Primeri
- Excel
- izvršeno
- obstajajo
- Razširi
- Širitev
- drago
- eksperimentalni
- olajšano
- Dejansko
- zgrešiti
- hitro tempu
- prednost
- izvedljivo
- povratne informacije
- Nekaj
- prva
- Osredotočite
- po
- za
- format
- pogosto
- Prijazno
- iz
- funkcija
- Poleg tega
- zbiranje
- splošno
- splošno
- ustvarjajo
- ustvarila
- pristen
- dobili
- dana
- Cilj
- Gold
- Gold Standard
- Pridelovanje
- Garancija
- se zgodi
- težje
- Dovoljenje
- Imajo
- ob
- močno
- visoka kvaliteta
- več
- poudarjanje
- celosten
- Kako
- Kako
- Vendar
- HTTPS
- človeškega
- Hybrid
- i
- idealen
- idealno
- identificirati
- identifikacijo
- if
- Takojšen
- nujno
- izvajati
- Pomembnost
- Impresivno
- in
- vključujejo
- vključeno
- označuje
- obvesti
- inherentno
- začetna
- na začetku
- vhod
- vhodi
- vpogledi
- primer
- integrirana
- notranji
- v
- IT
- ITS
- sam
- jpg
- Ključne
- Vedite
- jezik
- velika
- večja
- Voditelji
- učenje
- vsaj
- Stopnja
- Vzvod
- vzvod
- življenje
- življenski krog
- kot
- verjetnost
- omejitve
- LLP
- več
- stroj
- strojno učenje
- vzdrževanje
- Navodilo
- Matter
- max širine
- Maj ..
- mehanska
- mehanika
- Mehanizem
- medicinski
- Mers
- združitev
- metapodatki
- Metoda
- Metodologija
- Metode
- natančen
- Meritve
- morda
- mladoletnika
- zavajajoče
- ML
- Model
- modeli
- monitor
- spremljanje
- več
- učinkovitejše
- Najbolj
- več
- morajo
- Narava
- nujno
- Nimate
- Novo
- Naslednja
- predvsem
- opozoriti
- Cilji
- of
- Ponudbe
- pogosto
- on
- enkrat
- ONE
- v teku
- deluje
- operativno
- Priložnost
- optimalna
- or
- Ostalo
- naši
- rezultatov
- izhod
- več
- Nadzor
- lastne
- parov
- Paramount
- zlasti
- pavza
- performance
- izvajati
- perspektiva
- faza
- platon
- Platonova podatkovna inteligenca
- PlatoData
- praksa
- pragmatično
- pripravljeni
- predstaviti
- predstavljeni
- darila
- Prednost
- postopek
- Postopek
- Procesi
- proizvodnjo
- proizvodnja
- projekti
- dokazano
- zagotavljajo
- Vprašanja in odgovori
- kvalitativno
- lastnosti
- kakovost
- količinsko
- poizvedbe
- vprašanja
- hitro
- območje
- Oceniti
- precej
- ocena
- resnični svet
- kraljestvo
- prejeti
- izboljšati
- Ne glede na to
- Registracija
- sprostitev
- pomembno
- zanesljivost
- zanesljiv
- zanašanje
- ostanki
- predstavnik
- zahteva
- zahteva
- Zahteve
- zahteva
- Raziskave
- Resort
- Odgovor
- odgovorov
- Rezultati
- Razkrije
- strog
- robusten
- Run
- Enako
- Lestvica
- scenariji
- rezultat
- pregled
- Seek
- izbiranje
- izbor
- zaporedje
- nastavite
- Kompleti
- nastavitev
- nastavitve
- Izmene
- pomanjkljivosti
- shouldnt
- podpisati
- Enostavno
- poenostavitev
- ednina
- manj
- So
- Izključno
- nekaj
- specifična
- Spectrum
- standardna
- Začetek
- Korak
- Koraki
- Še vedno
- naravnost
- Strateško
- Strateško
- racionalizirati
- prednosti
- predmet
- v bistvu
- taka
- POVZETEK
- superior
- podpora
- SWIFT
- sistem
- sistemi
- prilagojene
- Bodite
- sprejeti
- Tandem
- ciljna
- ciljno
- Naloga
- skupina
- tehnični
- tehnike
- Tehnologija
- Test
- Testiranje
- da
- O
- njihove
- Njih
- POTEM
- Tukaj.
- te
- jih
- ta
- skozi
- vsej
- zamudno
- krat
- do
- TONE
- TOPBOTI
- proti
- tradicionalna
- prehod
- tipično
- razumeli
- razumevanje
- Nepričakovana
- nepredviden
- poenoteno
- edinstven
- za razliko od
- nepredvidljivo
- posodobitve
- uporaba
- primeru uporabe
- Rabljeni
- uporabnik
- Uporabniki
- uporabo
- navadno
- uporabiti
- uporablja
- POTRDI
- raznolikost
- preko
- gledano
- we
- web
- Izdelava spletnih strani
- Weeks
- kdaj
- ali
- ki
- medtem
- širše
- bo
- z
- v
- brez
- delavci
- svet
- še
- donosov
- jo
- Vaša rutina za
- zefirnet