I lang tid har mennesker vært utplassert for å utføre noen av de mest overflødige oppgavene i navnet til prosesser og arbeidsflyter. Denne dedikasjonen av menneskelig kraft til å utføre monotone jobber har resultert i redusert utnyttelse av evner og ressurser til å løse problemer som faktisk krever menneskelige evner.
Men med begynnelsen av kunstig intelligens (AI), spesielt Gen AI og dens allierte teknologier som Large Language Models (LLMs), har vi vellykket automatisert overflødige oppgaver. Dette har banet vei for mennesker til å foredle ferdighetene sine og ta opp nisjeansvar som har faktisk innvirkning på den virkelige verden.
Samtidig har bedrifter avdekket nyere potensiale for AI i form av brukstilfeller og applikasjoner i forskjellige strømmer, og stoler i økende grad på dem for innsikt, handlingskraftige konfliktløsninger og til og med resultatforutsigelser. Statistikk avslører også at innen 2025 vil over 750 millioner apper være drevet av LLM-er.
Etter hvert som LLM-er får økt fremtreden, er det opp til oss tekniske eksperter og teknologibedrifter å låse opp nivå 2, som er basert på ansvarlige og etiske AI-aspekter. Med LLM-er som påvirker beslutninger i sensitive domener som helsevesen, juridisk, forsyningskjede og mer, blir mandatet for idiotsikre og lufttette modeller uunngåelig.
Så hvordan sikrer vi at LLM-er er pålitelige? Hvordan legger vi til et lag med troverdighet og ansvarlighet mens vi utvikler LLM-er?
LLM-evaluering er svaret. I denne artikkelen vil vi anekdotisk bryte ned hva LLM-evaluering er, noen LLM-evalueringsberegninger, dens betydning og mer.
La oss komme i gang.
Hva er LLM-evaluering?
I de enkleste ordene er LLM-evaluering prosessen med å vurdere funksjonaliteten til en LLM i aspekter rundt:
- Nøyaktighet
- Effektivitet
- Stol
- Og sikkerhet
Vurderingen av en LLM tjener som et vitnesbyrd om dens ytelse og gir utviklere og interessenter en klar forståelse av dens styrker, begrensninger, omfanget av forbedringer og mer. Slik evalueringspraksis sikrer også at LLM-prosjekter er konsekvent optimert og kalibrert slik at de alltid er på linje med forretningsmål og tiltenkte resultater.
Hvorfor trenger vi å evaluere LLM-er?
LLM-er som GPT 4.o, Gemini og flere blir stadig mer integrerte i hverdagen vår. Bortsett fra forbrukeraspekter, tilpasser bedrifter og tar i bruk LLM-er for å utføre en myriade av organisasjonsoppgavene sine gjennom distribusjon av chatbots, i helsevesenet for å automatisere avtaleplanlegging, i logistikk for flåtestyring og mer.
Etter hvert som avhengigheten av LLM-er øker, blir det avgjørende for slike modeller å generere svar som er nøyaktige og kontekstuelle. Prosessen av LLM-evaluering koker ned til faktorer som:
- Forbedre funksjonaliteten og ytelsen til LLM-er og styrke deres troverdighet
- Forbedre sikkerheten ved å sikre demping av skjevheter og generering av skadelige og hatefulle reaksjoner
- Å møte brukernes behov slik at de er i stand til å generere menneskelignende svar i både tilfeldige og kritiske situasjoner
- Identifisering av hull når det gjelder områder en modell trenger forbedring
- Optimalisering av domenetilpasning for sømløs bransjeintegrasjon
- Testing av flerspråklig støtte og mer
Anvendelser av LLM ytelsesevaluering
LLM-er er kritiske distribusjoner i bedrifter. Selv som et verktøy for en forbruker, har LLM-er alvorlige implikasjoner i beslutningstaking.
Det er derfor streng evaluering av dem går utover en akademisk øvelse. Det er en streng prosess som må innprentes på kulturnivå for å sikre at negative konsekvenser er i sjakk.
For å gi deg et raskt innblikk i hvorfor LLM-evalueringer er viktige, her er noen grunner:
Vurder ytelse
LLM-ytelse er noe som konsekvent optimaliseres selv etter distribusjon. Vurderingene deres gir et fugleperspektiv på hvordan de forstår menneskelig språk og innspill, hvordan de nøyaktig behandler krav, og deres innhenting av relevant informasjon.
Dette gjøres i stor grad ved å inkludere ulike beregninger som er i tråd med LLM og forretningsmål.
Identifiser og reduser skjevheter
LLM-evalueringer spiller en avgjørende rolle i å oppdage og eliminere skjevheter fra modeller. I løpet av modellopplæringsfasen introduseres skjevheter gjennom opplæringsdatasett. Slike datasett resulterer ofte i ensidige resultater som er medfødte fordommer. Og bedrifter har ikke råd til å lansere LLM-er lastet med partiskhet. For å konsekvent fjerne skjevheter fra systemene, gjennomføres det evalueringer for å gjøre modellen mer objektiv og etisk.
Grunnsannhetsvurdering
Denne metoden analyserer og sammenligner resultater generert av LLMS med faktiske fakta og utfall. Ved å merke resultater veies resultatene inn mot deres nøyaktighet og relevans. Denne applikasjonen gjør det mulig for utviklere å forstå styrken og begrensningene til modellen, slik at de kan ta korrigerende tiltak og optimaliseringsteknikker.
Modellsammenligning
Integrasjoner på bedriftsnivå av LLM-er involverer ulike faktorer som domenekompetansen til modellen, datasettene den er trent på og mer. I den objektive forskningsfasen blir LLM-er evaluert basert på modellene deres for å hjelpe interessenter å forstå hvilken modell som vil gi de beste og presise resultatene for deres bransje.
LLM Evalueringsrammer
Det er forskjellige rammer og beregninger tilgjengelig for å vurdere funksjonaliteten til LLM-er. Det er imidlertid ingen tommelfingerregel å implementere og preferansen til en LLM evalueringsrammeverk koker ned til spesifikke prosjektkrav og mål. Uten å bli for teknisk, la oss forstå noen vanlige rammer.
Kontekstspesifikk evaluering
Dette rammeverket veier domenet eller forretningskonteksten til en bedrift og dens overordnede formål opp mot funksjonaliteten til LLM som bygges. Denne tilnærmingen sikrer at svar, tone, språk og andre aspekter ved produksjonen er skreddersydd for kontekst og relevans, og at det ikke er bevilgninger for å unngå skade på omdømmet.
For eksempel vil en LLM designet for å bli distribuert i skoler eller akademiske institusjoner bli evaluert for språk, skjevhet, feilinformasjon, toksisitet og mer. På den annen side vil en LLM som blir distribuert som en chatbot for en e-handelsbutikk, bli evaluert for tekstanalyse, nøyaktighet av generert produksjon, evne til å løse konflikter i minimal samtale og mer.
For bedre forståelse, her er en liste over evalueringsberegninger som er ideelle for kontekstspesifikk evaluering:
| Relevans | Stemmer modellens svar med en brukers forespørsel/forespørsel? |
| Spørsmål-svar nøyaktighet | Dette evaluerer en modells evne til å generere svar på direkte og enkle spørsmål. |
| BLEU-poengsum | Forkortet som Bilingual Evaluation Understudy, vurderer dette en modells produksjon og menneskelige referanser for å se hvor nært svarene er til et menneskes. |
| Toksisitet | Dette sjekker om svarene er rettferdige og rene, uten skadelig eller hatefullt innhold. |
| ROGUE Score | ROGUE står for Recall-oriented Understudy For Gisting Evaluation og forstår forholdet mellom referanseinnholdet og det genererte sammendraget. |
| Hallusinasjon | Hvor nøyaktig og faktisk riktig er en respons generert av modellen? Hallusinerer modellen ulogiske eller bisarre reaksjoner? |
Brukerdrevet evaluering
Betraktet som gullstandarden for evalueringer, innebærer dette tilstedeværelsen av et menneske i gransking av LLM-forestillinger. Selv om dette er utrolig å forstå vanskelighetene som er involvert i oppfordringer og resultater, er det ofte tidkrevende, spesielt når det kommer til store ambisjoner.
UI/UX-beregninger
Det er standardytelsen til en LLM på den ene siden, og det er brukeropplevelse på den andre. Begge har store forskjeller når det gjelder valg av evalueringsverdier. For å kickstarte prosessen kan du vurdere faktorer som:
- Brukertilfredshet: Hvordan føler en bruker seg når han bruker en LLM? Blir de frustrerte når oppfordringene deres blir misforstått?
- Responstid: Føler brukerne at modellen tar for lang tid å generere en respons? Hvor fornøyd er brukerne med funksjonaliteten, hastigheten og nøyaktigheten til en bestemt modell?
- Feilgjenoppretting: Feil skjer, men retter en modell effektivt opp feilen og genererer en passende respons? Beholder den sin troverdighet og tillit ved å generere ideelle svar?
Brukeropplevelsesmålinger setter en LLM evaluering benchmark i disse aspektene, og gir utviklere innsikt i hvordan de kan optimaliseres for ytelse.
Benchmark oppgaver
Et av de andre fremtredende rammeverkene inkluderer vurderinger som MT Bench, AlpacaEval, MMMU, GAIA og mer. Disse rammeverkene omfatter sett med standardiserte spørsmål og svar for å måle ytelsen til modellene. En av de største forskjellene mellom de andre tilnærmingene, og dette er at de er generiske rammeverk som er ideelle for objektiv analyse av LLM-er. De fungerer over generiske datasett og gir kanskje ikke avgjørende innsikt for funksjonaliteten til modeller med hensyn til spesifikke domener, intensjoner eller formål.
LLM modellevaluering vs. LLM System Evaluationz
La oss gå litt mer i dybden for å forstå de forskjellige typene LLM-evalueringsteknikker. Ved å bli kjent med et overordnet spekter av evalueringsmetoder, er utviklere og interessenter i en bedre posisjon til å evaluere modeller bedre og kontekstuelt tilpasse målene og resultatene deres.
Bortsett fra LLM-modellevaluering, er det et distinkt konsept kalt LLM-systemevaluering. Mens førstnevnte hjelper med å måle en modells objektive ytelse og evner, vurderer LLM-systemevaluering en modells ytelse i en spesifikk kontekst, setting eller rammeverk. Dette legger vekt på en modells domene og virkelige applikasjon og en brukers interaksjon rundt den.
| Modellevaluering | Systemevaluering |
| Den fokuserer på ytelsen og funksjonaliteten til en modell. | Den fokuserer på effektiviteten til en modell med hensyn til dens spesifikke brukstilfelle. |
| Generisk, som alt omfatter evaluering på tvers av ulike scenarier og beregninger | Rask utvikling og optimalisering for å forbedre brukeropplevelsen |
| Inkorporering av beregninger som koherens, kompleksitet, MMLU og mer | Inkorporering av beregninger som tilbakekalling, presisjon, systemspesifikke suksessrater og mer |
| Evalueringsresultater påvirker den grunnleggende utviklingen direkte | Evalueringsresultater påvirker og forbedrer brukertilfredshet og interaksjon |
Forstå forskjellene mellom online og offline evalueringer
LLM-er kan evalueres både online og offline. Hver har sitt eget sett med fordeler og ulemper og er ideelle for spesifikke krav. For å forstå dette ytterligere, la oss bryte ned forskjellene.
| Evaluering på nett | Offline evaluering |
| Evalueringen skjer mellom LLM-er og ekte brukermatede data. | Dette gjennomføres i et bevisst integrasjonsmiljø mot eksisterende datasett. |
| Dette fanger opp ytelsen til en LLM live og måler brukertilfredshet og tilbakemelding i sanntid. | Dette sikrer at ytelsen oppfyller grunnleggende funksjonskriterier som er kvalifisert for at modellen kan tas live. |
| Dette er ideelt som en øvelse etter lansering, og optimaliserer LLM-ytelsen ytterligere for forbedret brukeropplevelse. | Dette er ideelt som en pre-lanseringsøvelse, noe som gjør modellen markedsklar. |
Beste praksis for LLM-evaluering
Selv om prosessen med å evaluere LLM-er er kompleks, kan en systematisk tilnærming gjøre den sømløs både fra forretningsdrift og LLM-funksjonalitetsaspekter. La oss se på noen beste fremgangsmåter for å evaluere LLM-er.
Inkorporer LLMOps
Filosofisk sett ligner LLMOps på DevOps, og fokuserer hovedsakelig på automatisering, kontinuerlig utvikling og økt samarbeid. Forskjellen her er at LLMOps underbygger samarbeid mellom dataforskere, driftsteam og maskinlæringsutviklere.
Dessuten hjelper det også med å automatisere maskinlæringspipelines og har rammer for å konsekvent overvåke modellytelse for tilbakemelding og optimalisering. Hele inkorporeringen av LLMOps sikrer at modellene dine er skalerbare, smidige og pålitelige, bortsett fra å sikre at de er i samsvar med mandater og regulatoriske rammer.
Maksimal evaluering i den virkelige verden
En av de utprøvde måtene å implementere en lufttett LLM-evalueringsprosess på er å gjennomføre så mange virkelige vurderinger som mulig. Mens evalueringer i kontrollerte miljøer er gode for å måle modellstabilitet og funksjonalitet, ligger lakmustesten når modeller samhandler med mennesker på den andre siden. De er utsatt for uventede og bisarre scenarier, noe som tvinger dem til å lære nye responsteknikker og mekanismer.
Et arsenal av evalueringsmålinger
En monolitisk tilnærming til å presentere evalueringsberegninger bringer bare inn et tunnelsyn-syndrom for å modellere ytelser. For et mer helhetlig syn som gir et altomfattende syn på LLM-ytelse, foreslås det at du har en mangfoldig analyseberegning.
Dette bør være så bredt og uttømmende som mulig, inkludert sammenheng, flyt, presisjon, relevans, kontekstuell forståelse, tid det tar å hente, og mer. Jo flere berøringspunkter vurderingen er, jo bedre blir optimaliseringen.
Kritiske benchmarking-tiltak for å optimalisere LLM-ytelse
Benchmarking av en modell er avgjørende for å sikre at foredlings- og optimaliseringsprosesser blir kickstartet. For å bane vei for en sømløs benchmarking-prosess kreves en systematisk og strukturert tilnærming. Her identifiserer vi en 5-trinns prosess som vil hjelpe deg å oppnå dette.
- Kursering av benchmarkoppgaver som involverer forskjellige enkle og komplekse oppgaver, slik at benchmarking skjer på tvers av spekteret av en modells kompleksitet og muligheter
- Datasettforberedelse, med skjevhetsfrie og unike datasett for å vurdere en modells ytelse
- Inkorporering av LLM-gateway og finjusteringsprosesser for å sikre at LLM-er sømløst takler språkoppgaver
- Vurderinger som bruker de riktige beregningene for å objektivt nærme seg benchmarking-prosessen og legge et solid grunnlag for modellens funksjonalitet
- Resultatanalyse og iterativ tilbakemelding, som utløser en løkke med slutningsoptimeringsprosess for ytterligere foredling av modellytelsen
Gjennomføringen av denne 5-trinns prosessen vil gi deg en helhetlig forståelse av din LLM og dens funksjonalitet gjennom ulike scenarier og beregninger. Som et sammendrag av resultatevalueringsberegningene som er brukt, her er en rask tabell:
| Metric | Formål | Bruk sak |
| forvirring | For å måle eventuell usikkerhet ved å forutsi neste tokens | Språkferdigheter |
| ROGUE | For å sammenligne referansetekst og en modells utdata | Oppsummeringsspesifikke oppgaver |
| Mangfold | For å evaluere mangfoldet av utganger som genereres | Variasjon og kreativitet i svar |
| Menneskelig evaluering | Å ha mennesker i løkken for å bestemme subjektiv forståelse og erfaring med en modell | Sammenheng og relevans |
LLM-evaluering: En kompleks, men uunnværlig prosess
Å vurdere LLM-er er svært teknisk og kompleks. Med det sagt, er det også en prosess som ikke kan hoppes over med tanke på dens avgjørende betydning. For den beste veien videre kan bedrifter blande og matche LLM-evalueringsrammeverk for å finne en balanse mellom å vurdere den relative funksjonaliteten til modellene deres og optimalisere dem for domeneintegrasjon i GTM-fasen (Go To Market).
Bortsett fra deres funksjonalitet, er LLM-evaluering også avgjørende for å øke tilliten til AI-systemer bedrifter bygger. Siden Shaip er en talsmann for etiske og ansvarlige AI-strategier og tilnærminger, går vi alltid god for strenge vurderingstaktikker.
Vi tror virkelig at denne artikkelen introduserte deg for konseptet med evaluering av LLM-er og at du har en bedre ide om hvordan det er avgjørende for trygg og sikker innovasjon og AI-utvikling.
