Büyük Dil Modelleri (LLM'ler), performans değerlendirmesi söz konusu olduğunda benzersiz bir zorluk sunar. Sonuçların genellikle ikili olduğu geleneksel makine öğreniminin aksine, LLM çıktıları bir doğruluk spektrumunda bulunur. Ayrıca, temel modeliniz geniş ölçümlerde üstün olsa da genel performans, özel kullanım durumlarınız için en iyi performansı garanti etmez.
Bu nedenle, Yüksek Lisans'ları değerlendirmeye yönelik bütünsel bir yaklaşım, Yüksek Lisans'ları değerlendirmek için Yüksek Lisans'ları kullanmak (yani otomatik değerlendirme) ve insan-LLM hibrit yaklaşımlarını kullanmak gibi çeşitli yaklaşımları kullanmalıdır. Bu makale, hem model seçimi hem de üretimde devam eden performansın izlenmesi için uygulamanıza göre uyarlanmış özel değerlendirme setlerinin nasıl oluşturulacağını, ilgili ölçümlerin nasıl belirleneceğini ve titiz değerlendirme yöntemlerinin nasıl uygulanacağını kapsayan farklı yöntemlerin belirli adımlarına derinlemesine dalmaktadır.
Kullanım Durumlarınız İçin Hedefli Değerlendirme Setleri Oluşturun
Bir Yüksek Lisans'ın belirli bir kullanım senaryosundaki performansını değerlendirmek için modeli, hedef kullanım senaryolarınızı temsil eden bir dizi örnek üzerinde test etmeniz gerekir. Bu, özel bir değerlendirme seti oluşturmayı gerektirir.
- Küçük başlayın. Kullanım durumunuzda LLM performansını test etmek için en az 10 örnekle başlayabilirsiniz. Bu örneklerin her biri, modelin tutarlılığını ve güvenilirliğini değerlendirmek için birden çok kez çalıştırılabilir.
- Zorlayıcı örnekleri toplayın. Seçtiğiniz örnekler basit olmamalıdır. Modelin kapasitesini sonuna kadar test edecek şekilde tasarlanmış ve zorlayıcı olmalılar. Bu, beklenmedik girdiler içeren istemleri, önyargılara yol açabilecek sorguları veya konunun derinlemesine anlaşılmasını gerektiren soruları içerebilir. Bu, modeli kandırmakla ilgili değil, daha ziyade gerçek dünya uygulamalarının öngörülemeyen doğasına hazırlıklı olmasını sağlamakla ilgili.
- Bir değerlendirme seti oluşturmak için Yüksek Lisans'tan yararlanmayı düşünün. İlginç bir şekilde, kendisini veya diğer dil modellerini değerlendirmek amacıyla değerlendirme kümeleri oluşturmak için dil modellerinden yararlanmak yaygın bir uygulamadır. Örneğin, bir Yüksek Lisans, soru yanıtlama uygulamanız için ilk örnek grubu olarak kullanabileceğiniz bir giriş metnine dayalı bir dizi Soru-Cevap çifti oluşturabilir.
- Kullanıcı geri bildirimlerini dahil edin. İster dahili ekip testlerinden ister daha geniş bir dağıtımdan olsun, kullanıcı geri bildirimleri genellikle öngörülemeyen zorlukları ve gerçek dünya senaryolarını ortaya çıkarır. Bu tür geri bildirimler, değerlendirme setlerinize yeni ve zorlayıcı örnekler olarak entegre edilebilir.
Özünde, özel bir değerlendirme seti oluşturmak, LLM projenizin yaşam döngüsüne paralel olarak uyum sağlayan ve büyüyen dinamik bir süreçtir. Bu yinelemeli metodoloji, modelinizin mevcut ve ilgili zorluklara uyum sağlamasını sağlar.
Metrikleri, Karşılaştırmaları ve Kriterlere Dayalı Değerlendirmeyi Birleştirin
Yüksek Lisans'ları değerlendirmek için genellikle tek başına ölçümler yetersizdir. Yüksek Lisans'lar her zaman tek bir "doğru" cevabın bulunmadığı bir alanda faaliyet göstermektedir. Ayrıca toplu ölçümlerin kullanılması yanıltıcı olabilir. Bir model bir alanda üstün olabilirken diğerinde bocalayabilir, ancak yine de etkileyici bir ortalama puan kaydedebilir.
Değerlendirme kriterleriniz, belirli LLM sisteminin farklı özelliklerine bağlı olacaktır. Doğruluk ve tarafsızlık ortak hedefler olsa da, belirli senaryolarda diğer kriterler çok önemli olabilir. Örneğin, bir tıbbi sohbet robotu yanıtın zararsız olmasına öncelik verebilir, bir müşteri destek botu tutarlı ve samimi bir üslubun sürdürülmesini vurgulayabilir veya bir web geliştirme uygulaması belirli bir formatta çıktılar gerektirebilir.
Süreci kolaylaştırmak için birden fazla değerlendirme kriteri tek bir kritere entegre edilebilir geri bildirim işlevi. Bir Yüksek Lisans tarafından oluşturulan metni ve bazı meta verileri girdi olarak alacak ve ardından metnin kalitesini gösteren bir puan çıkaracaktır.
Bu nedenle, LLM performansının bütünsel değerlendirmesi tipik olarak en az 3 farklı yaklaşımı gerektirir:
- Nicel Metrikler: Kesin doğru yanıtlar mevcut olduğunda, geleneksel ML değerlendirme yöntemlerini varsayılan olarak kullanabilirsiniz. niceliksel yaklaşımlar.
- Referans Karşılaştırmaları: Açıkça belirlenmiş tek bir cevabın olmadığı ancak kabul edilebilir yanıtların mevcut bir referansının bulunduğu örnekler için, modelin yanıtı önceden var olan örneklerle karşılaştırılabilir ve karşılaştırılabilir.
- Kriter Bazlı Değerlendirme: Bir referansın yokluğunda odak, modelin çıktısını önceden tanımlanmış kriterlere göre ölçmeye kayar.
Hem referans karşılaştırmaları hem de kriter bazlı değerlendirmeler, insan değerlendiriciler tarafından veya otomatik süreçler aracılığıyla gerçekleştirilebilir. Daha sonra, bu farklı değerlendirme yaklaşımlarının avantaj ve dezavantajlarına değineceğiz.
İnsan, Otomatik Değerlendirme ve Hibrit Yaklaşımlar
İnsan değerlendirmesi, LLM tabanlı sistemler de dahil olmak üzere makine öğrenimi uygulamalarını değerlendirmek için sıklıkla altın standart olarak görülüyor, ancak zamansal veya teknik kısıtlamalar nedeniyle her zaman mümkün olmuyor. Otomatik değerlendirme ve Hibrit yaklaşımlar, kurumsal ortamlarda LLM performans değerlendirmesini ölçeklendirmek için sıklıkla kullanılır.
İnsan Değerlendirmesi
Yüksek Lisans tabanlı uygulamaların çıktısı üzerinde insan gözetimine sahip olmak, bu sistemlerin doğruluğunu ve güvenilirliğini sağlamak için çok önemlidir. Ancak, Yüksek Lisans derecelerini değerlendirmek için yalnızca bu yaklaşıma güvenmek, aşağıdaki temel sınırlamalar nedeniyle ideal olmayabilir:
- Kalite Endişeleri: Şaşırtıcı bir şekilde, GPT-4 gibi gelişmiş modeller, Mechanical Turk aracılığıyla işe alınan çalışanların ortalama sonuçlarına kıyasla genellikle üstün kalitede değerlendirmeler üretir. İnsan değerlendiriciler, titiz deneysel tasarımlarla yönlendirilmedikleri sürece, en önemli temel niteliklere odaklanmayabilirler. Yüzeysel unsurlara kapılma eğilimi vardır; örneğin, doğru ama açıkça sunulan bir yanıt yerine, iyi biçimlendirilmiş ancak hatalı bir yanıtı tercih edebilirler.
- Maliyet Etkileri: Üst düzey insan değerlendirmelerini elde etmek pahalıdır. Aradığınız değerlendirmenin kalitesi ne kadar yüksek olursa, ilgili maliyetler de o kadar yüksek olur.
- Zaman kısıtlayıcıları: İnsan değerlendirmelerinin toplanması zaman alıcıdır. Dağıtımların yalnızca birkaç gün veya hafta içinde gerçekleşebildiği LLM tabanlı sistem geliştirmenin hızlı dünyasında, geliştiricilerin her zaman duraklatmayı ve geri bildirim beklemeyi göze alamazlar.
Bu kısıtlamalar, insan değerlendirmelerinin daha etkili değerlendirme teknikleriyle tamamlanmasının önemini vurgulamaktadır.
Otomatik Değerlendirme
Büyük dil modellerinin, benzerlerinin performansını değerlendirme konusunda usta olduğu kanıtlanmıştır. Daha küçük modellerin performansını değerlendirmek için özellikle daha gelişmiş veya daha büyük bir Yüksek Lisans kullanılabilir. Kendi çıktısını değerlendirmek için Yüksek Lisans'ı kullanmak da yaygındır. Yüksek Lisans'ın mekaniği göz önüne alındığında, bir model başlangıçta yanlış bir cevap verebilir. Ancak aynı modele, ilk tepkisinin değerlendirilmesini talep eden, stratejik olarak hazırlanmış bir bilgi istemi sunularak, model etkili bir şekilde "düşünme" veya "yeniden düşünme" fırsatı elde eder. Bu prosedür, modelin herhangi bir hatayı tanımlama olasılığını önemli ölçüde artırır.
Diğer LLM'leri değerlendirmek için Yüksek Lisans'ları kullanmak, insan değerlendiricileri çalıştırmaya hızlı ve uygun maliyetli bir alternatif sunar. Ancak bu yöntemin iş ve teknoloji liderlerinin ele almaya hazır olması gereken kritik tuzakları vardır:
- Bir yanıtı 1'den 5'e kadar bir ölçekte derecelendirmekle görevlendirildiklerinde, Yüksek Lisans'lar tutarlı bir önyargı sergilemek Yanıtın gerçek kalitesinden bağımsız olarak belirli bir derecelendirmeye doğru.
- Kendi çıktısını diğer modellerinkiyle karşılaştırırken, bir Yüksek Lisans genellikle kendi yanıtını tercih ettiğini gösterir.
- Yanıt adaylarının sıralanması bazen değerlendirmeyi etkilemekörneğin ilk görüntülenen aday yanıtına yönelik bir tercihin gösterilmesi.
- Yüksek Lisans'lar genellikle daha uzun yanıtları tercih edin, gerçek hatalar içerse veya kullanıcıların anlaması ve kullanması daha zor olsa bile.
LLM değerlendirmelerinin doğasında var olan kusurlar göz önüne alındığında, manuel gözetimin insan değerlendiriciler tarafından stratejik olarak dahil edilmesi tavsiye edilen bir adım olmaya devam etmektedir ve LLM başvuru geliştirme sürecinizden ihmal edilmemelidir.
Hibrit Yaklaşım
Hakim olan yaklaşım, geliştiricilerin ağırlıklı olarak Yüksek Lisans'ların (LLM'ler) kolaylaştırdığı otomatik değerlendirmelere dayanmasıdır. Bu, onları hızlı bir geri bildirim mekanizmasıyla donatarak hızlı model seçimine, ince ayar yapılmasına ve çeşitli sistem komutlarıyla deneme yapılmasına olanak tanır. Amaç, bu otomatik değerlendirmelere dayanarak en iyi performansı gösteren bir sisteme ulaşmaktır. Otomatik değerlendirme aşaması tamamlandıktan sonra, bir sonraki adım genellikle otomatik değerlendirmenin güvenilirliğini doğrulamak için yüksek kaliteli insan değerlendiricilerle daha derin bir incelemeyi içerir.
Yüksek kaliteli insan değerlendirmelerinin güvence altına alınması maliyetli bir çaba olabilir. Her küçük sistem iyileştirmesinden sonra bu düzeyde incelemeye başvurmak pragmatik olmasa da, insan değerlendirmesi, bir LLM sistemini üretim ortamına geçirmeden önce vazgeçilmez bir aşamadır. Daha önce belirtildiği gibi, Yüksek Lisans'tan yapılan değerlendirmeler önyargılar ortaya çıkarabilir ve güvenilmez olabilir.
Dağıtım sonrasında, Yüksek Lisans tabanlı uygulamalarımızın son kullanıcılarından gerçek geri bildirimler toplamak çok önemlidir. Geri bildirim, kullanıcıların bir yanıtı yararlı (beğendim) veya yararlı değil (beğenmedim) olarak derecelendirmesi kadar basit olabilir, ancak ideal olarak modelin yanıtlarının güçlü ve eksik yanlarını vurgulayan ayrıntılı yorumlar da eşlik etmelidir.
Temel model güncellemeleri veya kullanıcı sorgularındaki değişiklikler, yanlışlıkla uygulamanızın performansını düşürebilir veya gizli zayıflıkları ortaya çıkarabilir. Yüksek Lisans uygulamasının performansının tanımlı kriterlerimize göre sürekli izlenmesi, operasyonel ömrü boyunca kritik olmaya devam eder, böylece ortaya çıkan eksiklikleri hızlı bir şekilde tespit edip giderebilirsiniz. .
Önemli Noktalar
Yüksek Lisans tabanlı sistemlerin performansını değerlendirmek, görevi geleneksel makine öğrenimi değerlendirmelerinden ayıran benzersiz zorluklar sunar. Bir LLM sistemini değerlendirme sürecinde, metodolojinizi bilgilendirmek için aşağıdaki kritik hususlar dikkate alınmalıdır:
- Özel Değerlendirme Setleri: Eyleme geçirilebilir içgörüler elde etmek için sağlam, uygulama merkezli değerlendirme setleri oluşturmak zorunludur. Bu setlerin mutlaka büyük olması gerekmez, ancak bir dizi zorlu örneği kapsamalıdır.
- Değerlendirme Zorluklarının Dinamik Genişlemesi: Kullanıcılardan geri bildirim aldıkça, gelişen zorlukları ve nüansları yakalamak için değerlendirme setini tekrar tekrar genişletmek ve hassaslaştırmak çok önemlidir.
- Nicel Metrikler ve Niteliksel Kriterler: Yüksek Lisans'ın karmaşık yapısı çoğu zaman basit niceliksel ölçümlerden kaçar. Modelin performansının daha ayrıntılı bir şekilde değerlendirilmesine olanak sağlayacak şekilde, özel kullanım durumunuza göre uyarlanmış bir dizi kriter oluşturmak önemlidir.
- Birleşik Geri Bildirim İşlevi: Değerlendirme sürecini basitleştirmek için birden fazla kriteri tek, tutarlı bir geri bildirim işlevinde birleştirmeyi düşünün.
- Hibrit Değerlendirme Yaklaşımı: Değerlendirme sürecinizde hem Yüksek Lisans'lardan hem de yüksek kaliteli insan değerlendiricilerden yararlanmak, daha kapsamlı bir bakış açısı sunar ve en güvenilir ve uygun maliyetli sonuçları verir.
- Sürekli Gerçek Dünya İzleme: Kullanıcı geri bildirimini birleştirilmiş geri bildirim işleviyle birleştirerek, LLM performansını sürekli olarak izleyebilir ve ince ayar yapabilirsiniz, böylece gerçek dünya gereksinimleriyle tutarlı uyum sağlayabilirsiniz.
Bu makaleyi beğendiniz mi? Daha fazla AI araştırma güncellemesi için kaydolun.
Bunun gibi daha özet makaleler yayınladığımızda size haber vereceğiz.
İlgili bağlantılar
- SEO Destekli İçerik ve Halkla İlişkiler Dağıtımı. Bugün Gücünüzü Artırın.
- PlatoData.Network Dikey Üretken Yapay Zeka. Kendine güç ver. Buradan Erişin.
- PlatoAiStream. Web3 Zekası. Bilgi Genişletildi. Buradan Erişin.
- PlatoESG. Otomotiv / EV'ler, karbon, temiz teknoloji, Enerji, Çevre, Güneş, Atık Yönetimi. Buradan Erişin.
- PlatoSağlık. Biyoteknoloji ve Klinik Araştırmalar Zekası. Buradan Erişin.
- ChartPrime. Ticaret Oyununuzu ChartPrime ile yükseltin. Buradan Erişin.
- Blok Ofsetleri. Çevre Dengeleme Sahipliğini Modernleştirme. Buradan Erişin.
- Kaynak: https://www.topbots.com/llm-performance-evaluation/
- :vardır
- :dır-dir
- :olumsuzluk
- :Neresi
- $UP
- 1
- 10
- a
- Hakkımızda
- kabul edilebilir
- eşlik
- Hesap
- doğruluk
- doğru
- Başarmak
- edinme
- gerçek
- adres
- ileri
- avantajları
- Sonra
- karşı
- toplam
- AI
- ai araştırma
- Izin
- tek başına
- Ayrıca
- alternatif
- her zaman
- an
- ve
- Başka
- cevap
- cevaplar
- herhangi
- ayrı
- Uygulama
- Uygulama Geliştirme
- uygulamaları
- yaklaşım
- yaklaşımlar
- ARE
- göre
- mal
- AS
- belirlemek
- değerlendirme
- ilişkili
- At
- öznitelikleri
- Otomatik
- Otomatik
- mevcut
- ortalama
- beklemek
- baz
- merkezli
- BE
- önce
- Ötesinde
- önyargıları
- artırır
- Bot
- her ikisi de
- geniş
- bina
- iş
- fakat
- by
- CAN
- aday
- adaylar
- Kapasite
- ele geçirmek
- dava
- durumlarda
- yakalandı
- meydan okuma
- zorluklar
- zor
- chatbot
- Klinik
- tutarlı
- Toplama
- birleştirme
- geliyor
- yorumlar
- ortak
- karşılaştırıldığında
- karşılaştırarak
- Tamamlandı
- kapsamlı
- Düşünmek
- hususlar
- tutarlı
- kısıtlamaları
- kurmak
- devamlı olarak
- geleneksel
- çekirdek
- doğru
- uygun maliyetli
- pahalı
- maliyetler
- olabilir
- kaplama
- yaratmak
- kriterleri
- kritik
- çok önemli
- akım
- görenek
- müşteri
- Kullanıcı Desteği
- Günler
- derin
- derin
- Varsayılan
- tanımlı
- kesin
- tasviridir
- açılma
- dağıtımları
- tasarlanmış
- tasarımlar
- detaylı
- geliştiriciler
- gelişme
- farklı
- görüntülenen
- farklı
- Değil
- domain
- Dont
- aşağı
- sakıncaları
- gereken
- dinamik
- e
- her
- Daha erken
- etkili bir şekilde
- verimli
- ya
- elemanları
- ortaya çıkan
- vurgulamak
- etkinleştirme
- kapsamak
- gayret
- olmasını sağlar
- sağlanması
- kuruluş
- çevre
- Hatalar
- öz
- gerekli
- kurmak
- Eter (ETH)
- değerlendirmek
- değerlendirilmesi
- değerlendirme
- değerlendirmeler
- Hatta
- Her
- gelişen
- örnek
- örnekler
- Excel
- infaz
- mevcut
- Genişletmek
- genişleme
- pahalı
- deneysel
- kolaylaştırılmış
- gerçek
- titremek
- hızlı tempolu
- iyilik
- mümkün
- geribesleme
- az
- Ad
- odak
- takip etme
- İçin
- biçim
- sık sık
- arkadaş canlısı
- itibaren
- işlev
- Ayrıca
- toplamak
- genel
- genellikle
- oluşturmak
- oluşturulan
- gerçek
- almak
- verilmiş
- gol
- Altın
- Gold Standard
- Büyüyen
- garanti
- olmak
- Daha güçlü
- Koşum
- Var
- sahip olan
- ağır şekilde
- Yüksek kaliteli
- daha yüksek
- vurgulayarak
- bütünsel
- Ne kadar
- Nasıl Yapılır
- Ancak
- HTTPS
- insan
- melez
- i
- ideal
- ideal olarak
- belirlemek
- belirlenmesi
- if
- Acil
- zorunlu
- uygulamak
- önem
- etkileyici
- in
- dahil
- dahil
- gösterir
- bilgi vermek
- doğal
- ilk
- başlangıçta
- giriş
- girişler
- anlayışlar
- örnek
- entegre
- iç
- içine
- IT
- ONUN
- kendisi
- jpg
- anahtar
- Bilmek
- dil
- büyük
- büyük
- liderleri
- öğrenme
- en az
- seviye
- Kaldıraç
- kaldıraç
- hayat
- yaşam döngüsü
- sevmek
- olasılık
- sınırlamaları
- LLP
- uzun
- makine
- makine öğrenme
- sürdürmek
- Manuel
- Mesele
- maksimum genişlik
- Mayıs..
- mekanik
- mekanik
- mekanizma
- tıbbi
- mers
- birleştirme
- Metadata
- yöntem
- metodoloji
- yöntemleri
- titiz
- Metrikleri
- olabilir
- küçük
- yanıltıcı
- ML
- model
- modelleri
- izlemek
- izleme
- Daha
- daha verimli
- çoğu
- çoklu
- şart
- Tabiat
- zorunlu olarak
- gerek
- yeni
- sonraki
- özellikle
- ünlü
- hedefleri
- of
- Teklifler
- sık sık
- on
- bir Zamanlar
- ONE
- devam
- işletmek
- işletme
- Fırsat
- optimum
- or
- Diğer
- bizim
- sonuçlar
- çıktı
- tekrar
- gözetim
- kendi
- çiftleri
- Olağanüstü
- belirli
- duraklatmak
- performans
- icra
- perspektif
- faz
- Platon
- Plato Veri Zekası
- PlatoVeri
- uygulama
- pragmatik
- hazırlanmış
- mevcut
- sundu
- hediyeler
- Öncelik
- prosedür
- süreç
- Süreçler
- üretmek
- üretim
- Projeler
- kanıtlanmış
- sağlamak
- Soru-Cevap
- nitel
- nitelikleri
- kalite
- nicel
- sorgular
- Sorular
- hızla
- menzil
- oran
- daha doğrusu
- değerlendirme
- Gerçek dünya
- alan
- teslim almak
- arıtmak
- Ne olursa olsun
- kayıt olmak
- serbest
- uygun
- güvenilirlik
- güvenilir
- güvenerek
- kalıntılar
- temsilci
- isteklerinizi
- gerektirir
- Yer Alan Kurallar
- gerektirir
- araştırma
- çare
- yanıt
- yanıtları
- Sonuçlar
- ortaya çıkarır
- titiz
- gürbüz
- koşmak
- aynı
- ölçek
- senaryolar
- Gol
- inceleme
- Aramak
- seçme
- seçim
- dizileme
- set
- Setleri
- ayar
- ayarlar
- Vardiyalar
- eksiklikler
- meli
- işaret
- Basit
- basitleştirmek
- tekil
- daha küçük
- So
- yalnızca
- biraz
- özel
- Spektrum
- standart
- başlama
- adım
- Basamaklar
- Yine
- basit
- Stratejik
- Stratejik olarak
- kolaylaştırmak
- güçlü
- konu
- esasen
- böyle
- ÖZET
- üstün
- destek
- SWIFT
- sistem
- Sistemler
- ısmarlama
- Bizi daha iyi tanımak için
- alınan
- Tandem
- Hedef
- Hedeflenen
- Görev
- takım
- Teknik
- teknikleri
- Teknoloji
- test
- Test yapmak
- o
- The
- ve bazı Asya
- Onları
- sonra
- Orada.
- Bunlar
- onlar
- Re-Tweet
- İçinden
- boyunca
- zaman tükeniyor
- zamanlar
- için
- TON
- TOPBOTLAR
- karşı
- geleneksel
- Geçiş sürecinin
- tipik
- anlamak
- anlayış
- Beklenmedik
- beklenmedik
- birleşik
- benzersiz
- aksine
- öngörülemeyen
- Güncellemeler
- kullanım
- kullanım durumu
- Kullanılmış
- kullanıcı
- kullanıcılar
- kullanma
- genellikle
- kullanmak
- kullanılan
- DOĞRULA
- çeşitlilik
- üzerinden
- izlendi
- we
- ağ
- Web geliştirme
- Haftalar
- ne zaman
- olup olmadığını
- hangi
- süre
- Daha geniş
- irade
- ile
- içinde
- olmadan
- işçiler
- Dünya
- henüz
- verim
- sen
- zefirnet