Large Language Models (LLM) utgör en unik utmaning när det gäller prestationsutvärdering. Till skillnad från traditionell maskininlärning där resultaten ofta är binära, lever LLM-utdata i ett spektrum av korrekthet. Även om din basmodell kan utmärka sig i breda mått, garanterar inte generell prestanda optimal prestanda för dina specifika användningsfall.
Därför måste ett holistiskt tillvägagångssätt för att utvärdera LLM:er använda en mängd olika tillvägagångssätt, såsom att använda LLM:er för att utvärdera LLM:er (dvs. auto-utvärdering) och att använda human-LLM hybridmetoder. Den här artikeln dyker ner i de specifika stegen för olika metoder, och tar upp hur man skapar skräddarsydda utvärderingsuppsättningar skräddarsydda för din applikation, pekar ut relevanta mätvärden och implementerar rigorösa utvärderingsmetoder – både för att välja modeller och övervaka pågående prestanda i produktionen.
Bygg riktade utvärderingsset för dina användningsfall
För att bedöma prestandan för en LLM på ett specifikt användningsfall måste du testa modellen på en uppsättning exempel som är representativa för dina målanvändningsfall. Detta kräver att man bygger en anpassad utvärderingsuppsättning.
- Börja smått. För att testa LLM-prestanda på ditt användningsfall kan du börja med så få som 10 exempel. Vart och ett av dessa exempel kan köras flera gånger för att bedöma modellens konsekvens och tillförlitlighet.
- Ta upp utmanande exempel. Exemplen du väljer bör inte vara enkla. De ska vara utmanande, utformade för att testa modellens kapacitet till fullo. Detta kan inkludera uppmaningar med oväntade input, frågor som kan framkalla fördomar eller frågor som kräver en djup förståelse av ämnet. Det handlar inte om att lura modellen, utan snarare att se till att den är förberedd för den oförutsägbara naturen hos verkliga applikationer.
- Överväg att utnyttja LLM:er för att bygga en utvärderingsuppsättning. Intressant nog är det vanligt att använda språkmodeller för att bygga utvärderingsuppsättningar för att bedöma antingen sig själv eller andra språkmodeller. Till exempel kan en LLM generera en uppsättning frågor och svar-par baserat på en inmatad text, som du kan använda som en första sats av exempel för din frågesvarsapplikation.
- Inkludera användarfeedback. Oavsett om det gäller internt teamtestning eller bredare distribution, avslöjar användarfeedback ofta oförutsedda utmaningar och verkliga scenarier. Sådan feedback kan integreras som nya utmanande exempel i dina utvärderingsset.
I grund och botten är att bygga en anpassad utvärderingsuppsättning en dynamisk process, som anpassas och växer i takt med ditt LLM-projekts livscykel. Denna iterativa metod säkerställer att din modell förblir anpassad till aktuella, relevanta utmaningar.
Kombinera mätvärden, jämförelser och kriteriebaserad utvärdering
Enbart mätvärden är vanligtvis otillräckliga för att utvärdera LLM. LLM:er verkar i ett område där det inte alltid finns ett enda "rätt" svar. Dessutom kan det vara missvisande att använda aggregerade mätvärden. En modell kan utmärka sig på en domän och vackla på en annan, men ändå registrera ett imponerande medelvärde.
Dina utvärderingskriterier kommer att bero på de distinkta attributen för det särskilda LLM-systemet. Även om noggrannhet och opartiskhet är vanliga mål, kan andra kriterier vara avgörande i specifika scenarier. Till exempel kan en medicinsk chatbot prioritera ofarlig respons, en kundsupportbot kan betona att bibehålla en konsekvent vänlig ton, eller en webbutvecklingsapplikation kan kräva utdata i ett specifikt format.
För att effektivisera processen kan flera utvärderingskriterier integreras i en singular återkopplingsfunktion. Den tar som indata texten som genereras av en LLM och viss metadata, och matar sedan ut en poäng som indikerar textens kvalitet.
Sålunda innebär holistisk utvärdering av LLM-prestanda vanligtvis minst tre olika tillvägagångssätt:
- Kvantitativa mätvärden: När det finns definitiva korrekta svar kan du som standard använda traditionella ML-utvärderingsmetoder med kvantitativa tillvägagångssätt.
- Referensjämförelser: För tillfällen utan ett entydigt singularsvar men med en tillgänglig referens av acceptabla svar, kan modellens svar jämföras och kontrasteras mot redan existerande exempel.
- Kriteriebaserad utvärdering: I avsaknad av en referens skiftar fokus till att mäta modellens utdata mot de fördefinierade kriterierna.
Både referensjämförelser och kriteriebaserade utvärderingar kan utföras antingen av mänskliga utvärderare eller genom automatiserade processer. Därefter kommer vi att fördjupa oss i fördelarna och nackdelarna med dessa distinkta utvärderingsmetoder.
Mänskliga, automatiska utvärdering och hybridmetoder
Mänsklig utvärdering ses ofta som guldstandarden för att utvärdera maskininlärningsapplikationer, inklusive LLM-baserade system, men är inte alltid genomförbart på grund av tidsmässiga eller tekniska begränsningar. Automatisk utvärdering och hybridmetoder används ofta i företagsmiljöer för att skala utvärdering av LLM-prestanda.
Mänsklig utvärdering
Att ha mänsklig tillsyn över produktionen av LLM-baserade applikationer är avgörande för att säkerställa noggrannheten och tillförlitligheten hos dessa system. Att förlita sig enbart på detta tillvägagångssätt för att utvärdera LLM kanske inte är idealiskt på grund av följande viktiga begränsningar:
- Kvalitetsproblem: Överraskande nog ger avancerade modeller som GPT-4 ofta utvärderingar av överlägsen kvalitet jämfört med de genomsnittliga resultaten från arbetare som anställts via Mechanical Turk. Mänskliga utvärderare, såvida de inte vägleds av noggranna experimentella design, kanske inte fokuserar på de kärnegenskaper som betyder mest. Det finns en benägenhet att fastna i ytliga element; till exempel kan de föredra ett välformaterat men felaktigt svar framför ett korrekt men tydligt presenterat.
- Kostnadsimplikationer: Att skaffa mänskliga utvärderingar på toppnivå är dyrt. Ju högre utvärderingskvalitet du eftersträvar, desto brantare blir de tillhörande kostnaderna.
- Tidsbegränsningar: Att samla in mänskliga utvärderingar är tidskrävande. I den snabba världen av LLM-baserad systemutveckling, där implementeringar kan ske inom bara dagar eller veckor, har utvecklare inte alltid råd att pausa och invänta feedback.
Dessa begränsningar understryker vikten av att komplettera mänskliga utvärderingar med effektivare bedömningstekniker.
Automatisk utvärdering
Stora språkmodeller har visat sig skickliga på att utvärdera prestanda hos sina motsvarigheter. Särskilt kan en mer avancerad eller större LLM användas för att bedöma prestanda hos mindre modeller. Det är också vanligt att använda en LLM för att bedöma sin egen produktion. Med tanke på mekaniken hos LLM:er kan en modell initialt ge ett felaktigt svar. Men genom att förse samma modell med en strategiskt utformad prompt som kräver en utvärdering av dess initiala svar, får modellen faktiskt en möjlighet att "reflektera" eller "omtänka". Denna procedur ökar avsevärt sannolikheten för att modellen identifierar eventuella fel.
Att använda LLM för att utvärdera andra LLM erbjuder ett snabbt och kostnadseffektivt alternativ till att anställa mänskliga utvärderare. Denna metod har dock kritiska fallgropar som företags- och teknikledare måste vara beredda att ta itu med:
- När de får i uppdrag att betygsätta ett svar på en skala från 1 till 5, kan LLM:er uppvisa en konsekvent partiskhet mot ett specifikt betyg, oavsett svarets faktiska kvalitet.
- När man jämför sin egen produktion med den för andra modeller, en LLM i allmänhet visar en preferens för sitt eget svar.
- Sekvenseringen av svarskandidater kan ibland påverka utvärderingen, som till exempel att visa en preferens för det första visade kandidatsvaret.
- LLMs tenderar att föredrar längre svar, även om de innehåller faktafel eller är svårare för mänskliga användare att förstå och använda.
Med tanke på de brister som är inneboende i LLM-utvärderingar förblir det strategiska införlivandet av manuell tillsyn av mänskliga utvärderare ett tillrådligt steg och bör inte uteslutas från din LLM-applikationsutvecklingsprocess.
Hybrid strategi
Det rådande tillvägagångssättet är att utvecklare ska luta sig mycket mot automatiska utvärderingar som underlättas av LLM:er. Detta utrustar dem med en omedelbar återkopplingsmekanism, vilket möjliggör snabbt modellval, finjustering och experimenterande med olika systemuppmaningar. Målet är att uppnå ett optimalt fungerande system baserat på dessa automatiska utvärderingar. När den automatiska utvärderingsfasen är klar, innebär nästa steg vanligtvis en djupare dykning med högkvalitativa mänskliga utvärderare för att validera den automatiska utvärderingens tillförlitlighet.
Att säkra mänskliga utvärderingar av hög kvalitet kan vara en kostsam ansträngning. Även om det inte är pragmatiskt att tillgripa denna nivå av granskning efter varje mindre systemförfining, är mänsklig utvärdering en oumbärlig fas innan ett LLM-system övergår till en produktionsmiljö. Som nämnts tidigare kan utvärderingar från LLM:er uppenbara fördomar och vara opålitliga.
Efter implementeringen är det avgörande att samla in äkta feedback från slutanvändarna av våra LLM-baserade applikationer. Feedback kan vara så enkelt som att användarna betygsätter ett svar som användbart (tummen upp) eller inte användbart (tummen ner), men helst bör den åtföljas av detaljerade kommentarer som lyfter fram styrkorna och bristerna i modellens svar.
Grundläggande modelluppdateringar eller förändringar i användarfrågor kan oavsiktligt försämra din applikations prestanda eller avslöja latenta svagheter. Löpande övervakning av LLM-applikationens prestanda mot våra definierade kriterier förblir kritisk under hela dess operativa liv så att du snabbt kan identifiera och åtgärda nya brister. .
Key Takeaways
Att utvärdera prestandan hos LLM-baserade system innebär unika utmaningar, som skiljer uppgiften från konventionella maskininlärningsutvärderingar. I processen att utvärdera ett LLM-system bör följande kritiska överväganden tas i beaktande för att informera din metod:
- Skräddarsydda utvärderingsset: För att få handlingsbara insikter är det absolut nödvändigt att konstruera robusta, applikationscentrerade utvärderingsuppsättningar. Dessa uppsättningar behöver inte nödvändigtvis vara stora, men de bör omfatta en rad utmanande prover.
- Dynamisk expansion av utvärderingsutmaningar: När du får feedback från användare är det avgörande att iterativt utöka och förfina utvärderingsuppsättningen för att fånga nya utmaningar och nyanser.
- Kvantitativa mått och kvalitativa kriterier: LLM:ers intrikata natur undviker ofta enkla kvantitativa mätvärden. Det är viktigt att skapa en uppsättning kriterier som är skräddarsydda för ditt specifika användningsfall, vilket möjliggör en mer nyanserad bedömning av modellens prestanda.
- Unified Feedback-funktion: För att förenkla utvärderingsprocessen, överväg att kombinera flera kriterier till en enda, sammanhängande återkopplingsfunktion.
- Hybrid utvärderingsmetod: Att utnyttja både LLM:er och högkvalitativa mänskliga utvärderare i din utvärderingsprocess ger ett mer heltäckande perspektiv och ger de mest tillförlitliga och kostnadseffektiva resultaten.
- Kontinuerlig övervakning i verkliga världen: Genom att slå samman användarfeedback med den enhetliga feedbackfunktionen kan du kontinuerligt övervaka och finjustera LLM-prestanda, vilket säkerställer konsekvent anpassning till verkliga krav.
Tycker du om den här artikeln? Registrera dig för fler AI-forskningsuppdateringar.
Vi meddelar dig när vi släpper fler sammanfattande artiklar som den här.
Relaterad
- SEO-drivet innehåll och PR-distribution. Bli förstärkt idag.
- PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Styrka dig själv. Tillgång här.
- PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Kunskap förstärkt. Tillgång här.
- Platoesg. Fordon / elbilar, Kol, CleanTech, Energi, Miljö, Sol, Avfallshantering. Tillgång här.
- PlatoHealth. Biotech och kliniska prövningar Intelligence. Tillgång här.
- ChartPrime. Höj ditt handelsspel med ChartPrime. Tillgång här.
- BlockOffsets. Modernisera miljökompensation ägande. Tillgång här.
- Källa: https://www.topbots.com/llm-performance-evaluation/
- : har
- :är
- :inte
- :var
- $UPP
- 1
- 10
- a
- Om oss
- godtagbart
- åtföljas
- Konto
- noggrannhet
- exakt
- Uppnå
- förvärvande
- faktiska
- adress
- avancerat
- fördelar
- Efter
- mot
- aggregat
- AI
- ai forskning
- tillåta
- ensam
- också
- alternativ
- alltid
- an
- och
- Annan
- svara
- svar
- vilken som helst
- isär
- Ansökan
- Application Development
- tillämpningar
- tillvägagångssätt
- tillvägagångssätt
- ÄR
- Artikeln
- artiklar
- AS
- bedöma
- bedömning
- associerad
- At
- attribut
- Automatiserad
- Automat
- tillgänglig
- genomsnitt
- vänta
- bas
- baserat
- BE
- innan
- Bortom
- förspänner
- boostar
- Bot
- båda
- bred
- Byggnad
- företag
- men
- by
- KAN
- kandidat
- kandidater
- Kapacitet
- fånga
- Vid
- fall
- fångas
- utmanar
- utmaningar
- utmanande
- chatbot
- Välja
- SAMMANHÄNGANDE
- Samla
- kombinera
- kommer
- kommentarer
- Gemensam
- jämfört
- jämförande
- Avslutade
- omfattande
- Tänk
- överväganden
- konsekvent
- begränsningar
- konstruera
- kontinuerligt
- konventionell
- Kärna
- korrekt
- kostnadseffektiv
- kostsam
- Kostar
- kunde
- beläggning
- skapa
- kriterier
- kritisk
- avgörande
- Aktuella
- beställnings
- kund
- Helpdesk
- Dagar
- djup
- djupare
- Standard
- definierade
- slutgiltig
- demonstrera
- utplacering
- distributioner
- utformade
- mönster
- detaljerad
- utvecklare
- Utveckling
- olika
- visas
- distinkt
- inte
- domän
- inte
- ner
- nackdelar
- grund
- dynamisk
- e
- varje
- Tidigare
- effektivt
- effektiv
- antingen
- element
- smärgel
- betona
- möjliggör
- omfatta
- bemöda
- säkerställer
- säkerställa
- Företag
- Miljö
- fel
- huvudsak
- väsentlig
- etablera
- Eter (ETH)
- utvärdera
- utvärdering
- utvärdering
- utvärderingar
- Även
- Varje
- utvecklas
- exempel
- exempel
- excel
- exekveras
- existerar
- Bygga ut
- expansionen
- dyra
- experimentell
- underlättas
- Saklig
- vackla
- snabb
- gynna
- möjlig
- återkoppling
- få
- Förnamn
- Fokus
- efter
- För
- format
- ofta
- vänliga
- från
- fungera
- Vidare
- samla
- Allmänt
- allmänhet
- generera
- genereras
- verklig
- skaffa sig
- ges
- Målet
- Gold
- GULDMYNTFOT
- Odling
- garanti
- hända
- hårdare
- Utnyttja
- Har
- har
- kraftigt
- hög kvalitet
- högre
- belysa
- helhetssyn
- Hur ser din drömresa ut
- How To
- Men
- HTTPS
- humant
- Hybrid
- i
- idealisk
- idealt
- identifiera
- identifiera
- if
- omedelbar
- nödvändigt
- genomföra
- vikt
- imponerande
- in
- innefattar
- ingår
- pekar på
- underrätta
- inneboende
- inledande
- initialt
- ingång
- ingångar
- insikter
- exempel
- integrerade
- inre
- in
- IT
- DESS
- sig
- jpg
- Nyckel
- Vet
- språk
- Large
- större
- ledare
- inlärning
- t minst
- Nivå
- Hävstång
- hävstångs
- livet
- livscykel
- tycka om
- sannolikhet
- begränsningar
- LLP
- längre
- Maskinen
- maskininlärning
- upprätthålla
- manuell
- Materia
- max-bredd
- Maj..
- mekanisk
- mekanik
- mekanism
- medicinsk
- bara
- sammanslagning
- metadata
- metod
- Metodik
- metoder
- noggrann
- Metrics
- kanske
- mindre
- vilseledande
- ML
- modell
- modeller
- Övervaka
- övervakning
- mer
- mer effektiv
- mest
- multipel
- måste
- Natur
- nödvändigtvis
- Behöver
- Nya
- Nästa
- i synnerhet
- noterade
- mål
- of
- Erbjudanden
- Ofta
- on
- gång
- ONE
- pågående
- driva
- operativa
- Möjlighet
- optimala
- or
- Övriga
- vår
- utfall
- produktion
- över
- Tillsyn
- egen
- par
- Yttersta
- särskilt
- paus
- prestanda
- utför
- perspektiv
- fas
- plato
- Platon Data Intelligence
- PlatonData
- praktiken
- pragmatisk
- beredd
- presentera
- presenteras
- presenterar
- Prioritera
- förfaranden
- process
- processer
- producera
- Produktion
- projekt
- beprövade
- ge
- Frågor och svar
- kvalitativ
- kvaliteter
- kvalitet
- kvantitativ
- sökfrågor
- frågor
- snabbt
- område
- Betygsätta
- snarare
- betyg
- verkliga världen
- rike
- motta
- förfina
- Oavsett
- registrera
- frigöra
- relevanta
- tillförlitlighet
- pålitlig
- förlita
- resterna
- representativ
- förfrågningar
- kräver
- Krav
- Kräver
- forskning
- Resort
- respons
- svar
- Resultat
- avslöjar
- rigorös
- robusta
- Körning
- Samma
- Skala
- scenarier
- göra
- granskning
- Seek
- väljer
- Val
- sekvensering
- in
- uppsättningar
- inställning
- inställningar
- Skift
- brister
- skall
- signera
- Enkelt
- förenkla
- singularis
- mindre
- So
- enbart
- några
- specifik
- Spektrum
- standard
- starta
- Steg
- Steg
- Fortfarande
- okomplicerad
- Strategisk
- Strategiskt
- effektivisera
- styrkor
- ämne
- väsentligen
- sådana
- SAMMANFATTNING
- överlägsen
- stödja
- SWIFT
- system
- System
- skräddarsydd
- Ta
- tagen
- Tandem
- Målet
- riktade
- uppgift
- grupp
- Teknisk
- tekniker
- Teknologi
- testa
- Testning
- den där
- Smakämnen
- deras
- Dem
- sedan
- Där.
- Dessa
- de
- detta
- Genom
- hela
- tidskrävande
- gånger
- till
- TON
- TOPPBOTS
- mot
- traditionell
- transitio
- typiskt
- förstå
- förståelse
- Oväntat
- oförutsedd
- enhetlig
- unika
- till skillnad från
- oförutsägbar
- Uppdateringar
- användning
- användningsfall
- Begagnade
- Användare
- användare
- med hjälp av
- vanligen
- utnyttja
- utnyttjas
- BEKRÄFTA
- mängd
- via
- ses
- we
- webb
- Webbutveckling
- veckor
- när
- om
- som
- medan
- bredare
- kommer
- med
- inom
- utan
- arbetare
- världen
- ännu
- utbyten
- dig
- Din
- zephyrnet