I lang tid har mennesker været indsat til at udføre nogle af de mest overflødige opgaver i processernes og arbejdsgangenes navn. Denne dedikation af menneskelig kraft til at udføre monotone jobs har resulteret i reduceret udnyttelse af evner og ressourcer til at løse problemer, der faktisk kræver menneskelige evner.
Men med begyndelsen af kunstig intelligens (AI), specifikt Gen AI og dets beslægtede teknologier såsom Large Language Models (LLM'er), har vi med succes automatiseret overflødige opgaver. Dette har banet vejen for mennesker til at forfine deres færdigheder og påtage sig nicheansvar, der har faktisk indflydelse i den virkelige verden.
Samtidig har virksomheder afdækket nyere potentiale for kunstig intelligens i form af use cases og applikationer i forskellige strømme, og de stoler i stigende grad på dem for indsigt, handlingsmuligheder, konfliktløsninger og endda resultatforudsigelser. Statistik afslører også, at i 2025 vil over 750 millioner apps være drevet af LLM'er.
Efterhånden som LLM'er får øget fremtræden, er det op til os tekniske eksperter og teknologivirksomheder at låse op for niveau 2, som er baseret på ansvarlige og etiske AI-aspekter. Med LLM'er, der påvirker beslutninger inden for følsomme domæner såsom sundhedspleje, juridisk, forsyningskæde og mere, bliver mandatet til idiotsikre og lufttætte modeller uundgåeligt.
Så hvordan sikrer vi, at LLM'er er troværdige? Hvordan tilføjer vi et lag af troværdighed og ansvarlighed, mens vi udvikler LLM'er?
LLM evaluering er svaret. I denne artikel vil vi anekdotisk nedbryde, hvad LLM-evaluering er, nogle LLM-evalueringsmålinger, dens betydning og mere.
Lad os komme igang.
Hvad er LLM-evaluering?
I de enkleste ord er LLM-evaluering processen med at vurdere funktionaliteten af en LLM i aspekter omkring:
- Nøjagtighed
- Effektivitet
- Stol
- Og sikkerhed
Vurderingen af en LLM tjener som et vidnesbyrd om dens ydeevne og giver udviklere og interessenter en klar forståelse af dens styrker, begrænsninger, omfanget af forbedringer og mere. En sådan evalueringspraksis sikrer også, at LLM-projekter konsekvent optimeres og kalibreres, så de til stadighed er tilpasset forretningsmål og tilsigtede resultater.
Hvorfor er vi nødt til at evaluere LLM'er?
LLM'er som GPT 4.o, Gemini og flere bliver mere og mere integreret i vores hverdag. Udover forbrugeraspekter tilpasser og vedtager virksomheder LLM'er til at udføre et utal af deres organisatoriske opgaver gennem implementering af chatbots, i sundhedsvæsenet for at automatisere aftaleplanlægning, i logistik til flådestyring og mere.
Efterhånden som afhængigheden af LLM'er øges, bliver det afgørende for sådanne modeller at generere svar, der er nøjagtige og kontekstuelle. Processen med LLM evaluering koges ned til faktorer som:
- Forbedring af funktionaliteten og ydeevnen af LLM'er og styrkelse af deres troværdighed
- Forbedring af sikkerheden ved at sikre afbødning af bias og generering af skadelige og hadefulde reaktioner
- At imødekomme brugernes behov, så de er i stand til at generere menneskelignende svar i både tilfældige og kritiske situationer
- Identificering af huller med hensyn til områder, hvor en model skal forbedres
- Optimering af domænetilpasning til problemfri industriintegration
- Test af flersproget support og mere
Anvendelser af LLM Performance Evaluation
LLM'er er kritiske implementeringer i virksomheder. Selv som et værktøj for en forbruger har LLM'er alvorlige konsekvenser i beslutningstagningen.
Det er derfor, at streng evaluering af dem går ud over en akademisk øvelse. Det er en stringent proces, der skal indprentes på kulturniveau for at sikre, at negative konsekvenser er i skak.
For at give dig et hurtigt indblik i, hvorfor LLM-evalueringer er vigtige, er her et par grunde:
Vurder ydeevne
LLM-ydeevne er noget, der konsekvent optimeres, selv efter implementering. Deres vurderinger giver et fugleperspektiv på, hvordan de forstår menneskets sprog og input, hvordan de præcist behandler krav, og deres genfinding af relevant information.
Dette gøres i vid udstrækning ved at inkorporere forskellige metrics, der er tilpasset LLM og forretningsmål.
Identificer og afbød skævhed
LLM-evalueringer spiller en afgørende rolle i at opdage og eliminere bias fra modeller. Under modeltræningsfasen introduceres bias gennem træningsdatasæt. Sådanne datasæt resulterer ofte i ensidige resultater, der er medfødte fordomme. Og virksomheder har ikke råd til at lancere LLM'er fyldt med bias. For konsekvent at fjerne bias fra systemerne, udføres evalueringer for at gøre modellen mere objektiv og etisk.
Grund sandhedsvurdering
Denne metode analyserer og sammenligner resultater genereret af LLMS med faktiske fakta og resultater. Ved at mærke resultater afvejes resultaterne mod deres nøjagtighed og relevans. Denne applikation gør det muligt for udviklere at forstå styrkerne og begrænsningerne ved modellen, hvilket giver dem mulighed for yderligere at tage korrigerende foranstaltninger og optimeringsteknikker.
Model sammenligning
Integrationer på virksomhedsniveau af LLM'er involverer forskellige faktorer, såsom modellens domænefærdigheder, de datasæt, den er trænet på og meget mere. I den objektive forskningsfase evalueres LLM'er baseret på deres modeller for at hjælpe interessenter med at forstå, hvilken model der ville give de bedste og præcise resultater for deres branche.
LLM Evalueringsrammer
Der er forskellige rammer og målinger til rådighed for at vurdere funktionaliteten af LLM'er. Der er dog ingen tommelfingerregel at implementere og præferencen til en LLM evalueringsramme koges ned til specifikke projektkrav og mål. Uden at blive for teknisk, lad os forstå nogle almindelige rammer.
Kontekstspecifik evaluering
Denne ramme afvejer domænet eller forretningskonteksten for en virksomhed og dens overordnede formål mod funktionaliteten af det LLM, der bygges. Denne tilgang sikrer, at svar, tone, sprog og andre aspekter af output er skræddersyet til kontekst og relevans, og at der ikke er nogen bevillinger til at undgå skade på omdømmet.
For eksempel vil en LLM designet til at blive implementeret i skoler eller akademiske institutioner blive evalueret for sprog, bias, misinformation, toksicitet og mere. På den anden side vil en LLM, der bliver implementeret som en chatbot for en e-handelsbutik, blive evalueret for tekstanalyse, nøjagtighed af genereret output, evne til at løse konflikter i minimal samtale og mere.
For bedre forståelse er her en liste over evalueringsmetrikker, der er ideelle til kontekstspecifik evaluering:
| Relevans | Er modellens svar på linje med en brugers prompt/forespørgsel? |
| Spørgsmål-svar nøjagtighed | Dette evaluerer en models evne til at generere svar på direkte og ligefremme prompter. |
| BLEU score | Forkortet som Bilingual Evaluation Understudy, vurderer dette en models output og menneskelige referencer for at se, hvor tæt svarene er på et menneskes. |
| Toksicitet | Dette kontrollerer, om svarene er retfærdige og rene, uden skadeligt eller hadefuldt indhold. |
| ROGUE Score | ROGUE står for Recall-oriented Understudy For Gisting Evaluation og forstår forholdet mellem referenceindholdet og dets genererede resumé. |
| hallucination | Hvor nøjagtigt og faktuelt rigtigt er et svar genereret af modellen? Hallucinerer modellen ulogiske eller bizarre reaktioner? |
Brugerdrevet evaluering
Betragtet som guldstandarden for evalueringer, involverer dette tilstedeværelsen af et menneske i at granske LLM præstationer. Selvom dette er utroligt at forstå de forviklinger, der er involveret i prompter og resultater, er det ofte tidskrævende, specielt når det kommer til store ambitioner.
UI/UX-metrics
Der er standardydelsen for en LLM på den ene side, og der er brugeroplevelse på den anden. Begge har markante forskelle, når det kommer til at vælge evalueringsmetrikker. For at kickstarte processen kan du overveje faktorer som:
- Brugertilfredshed: Hvordan føler en bruger sig, når han bruger en LLM? Bliver de frustrerede, når deres opfordringer bliver misforstået?
- Svartid: Føler brugerne, at modellen tager for lang tid at generere et svar? Hvor tilfredse er brugerne med funktionaliteten, hastigheden og nøjagtigheden af en bestemt model?
- Fejlretning: Der sker fejl, men retter en model effektivt sin fejl og genererer et passende svar? Bevarer den sin troværdighed og tillid ved at generere ideelle svar?
Brugeroplevelsesmålinger sætter en LLM evaluering benchmark i disse aspekter, hvilket giver udviklere indsigt i, hvordan man optimerer dem til ydeevne.
Benchmark opgaver
En af de andre fremtrædende rammer omfatter vurderinger som MT Bench, AlpacaEval, MMMU, GAIA og mere. Disse rammer omfatter sæt standardiserede spørgsmål og svar for at måle modellernes ydeevne. En af de største forskelle mellem de andre tilgange, og dette er, at de er generiske rammer, der er ideelle til objektiv analyse af LLM'er. De fungerer over generiske datasæt og giver muligvis ikke afgørende indsigt i modellernes funktionalitet med hensyn til specifikke domæner, hensigter eller formål.
LLM-modelevaluering vs. LLM System Evaluationz
Lad os gå lidt mere i dybden med at forstå de forskellige typer af LLM-evalueringsteknikker. Ved at blive fortrolig med et overordnet spektrum af evalueringsmetoder er udviklere og interessenter i en bedre position til at evaluere modeller bedre og kontekstuelt tilpasse deres mål og resultater.
Bortset fra LLM-modelevaluering er der et særskilt koncept kaldet LLM-systemevaluering. Mens førstnævnte hjælper med at måle en models objektive ydeevne og muligheder, vurderer LLM-systemevaluering en models ydeevne i en specifik kontekst, indstilling eller ramme. Dette lægger vægt på en models domæne og applikation i den virkelige verden og en brugers interaktion omkring den.
| Modelvurdering | Systemevaluering |
| Den fokuserer på en models ydeevne og funktionalitet. | Den fokuserer på effektiviteten af en model i forhold til dens specifikke brugssituation. |
| Generisk, alt omfattende evaluering på tværs af forskellige scenarier og målinger | Hurtig konstruktion og optimering for at forbedre brugeroplevelsen |
| Inkorporering af målinger såsom sammenhæng, kompleksitet, MMLU og mere | Inkorporering af metrics såsom tilbagekaldelse, præcision, systemspecifikke succesrater og mere |
| Evalueringsresultater har direkte indflydelse på den grundlæggende udvikling | Evalueringsresultater påvirker og øger brugertilfredshed og interaktion |
Forstå forskellene mellem online og offline evalueringer
LLM'er kan evalueres både online og offline. Hver har sit eget sæt af fordele og ulemper og er ideelle til specifikke krav. For at forstå dette yderligere, lad os nedbryde forskellene.
| Online evaluering | Offline evaluering |
| Evalueringen sker mellem LLM'er og rigtige brugerføde data. | Dette udføres i et bevidst integrationsmiljø mod eksisterende datasæt. |
| Dette fanger ydeevnen af en LLM live og måler brugertilfredshed og feedback i realtid. | Dette sikrer, at ydeevnen opfylder grundlæggende funktionskriterier, der er berettiget til, at modellen kan tages live. |
| Dette er ideelt som en post-lancering øvelse, der yderligere optimerer LLM ydeevne for forbedret brugeroplevelse. | Dette er ideelt som en præ-lanceringsøvelse, der gør modellen markedsklar. |
Best Practices for LLM-evaluering
Selvom processen med at evaluere LLM'er er kompleks, kan en systematisk tilgang gøre den problemfri både fra forretningsdrift og LLM-funktionalitetsaspekter. Lad os se på nogle bedste fremgangsmåder til at evaluere LLM'er.
Inkorporer LLMOPS
Filosofisk set ligner LLMOps DevOps, der overvejende fokuserer på automatisering, kontinuerlig udvikling og øget samarbejde. Forskellen her er, at LLMOps underbygger samarbejdet mellem dataforskere, driftsteams og maskinlæringsudviklere.
Derudover hjælper det også med at automatisere maskinlæringspipelines og har rammer til konsekvent at overvåge modellens ydeevne for feedback og optimering. Hele inkorporeringen af LLMOPS sikrer, at dine modeller er skalerbare, agile og pålidelige, bortset fra at de er i overensstemmelse med mandater og lovgivningsmæssige rammer.
Maksimal evaluering i den virkelige verden
En af de gennemtestede måder at implementere en lufttæt LLM-evalueringsproces på er at udføre så mange virkelige vurderinger som muligt. Mens evalueringer i kontrollerede miljøer er gode til at måle modelstabilitet og funktionalitet, ligger lakmustesten, når modeller interagerer med mennesker på den anden side. De er tilbøjelige til uventede og bizarre scenarier, hvilket tvinger dem til at lære nye responsteknikker og -mekanismer.
Et arsenal af evalueringsmålinger
En monolitisk tilgang til at præsentere evalueringsmetrikker medfører kun et tunnelsynssyndrom til at modellere præstationer. For et mere holistisk syn, der tilbyder et altomfattende syn på LLM-ydelse, foreslås det, at du har en forskelligartet analysemetrik.
Dette bør være så bredt og udtømmende som muligt, herunder sammenhæng, flydende, præcision, relevans, kontekstuel forståelse, tid det tager at hente, og mere. Jo mere vurderingen berører, jo bedre er optimeringen.
Kritiske benchmarking-foranstaltninger til optimering af LLM-ydelse
Benchmarking af en model er afgørende for at sikre, at raffinement og optimeringsprocesser kickstartes. For at bane vejen for en problemfri benchmarking-proces kræves en systematisk og struktureret tilgang. Her identificerer vi en 5-trins proces, der vil hjælpe dig med at opnå dette.
- Udarbejdelse af benchmark-opgaver, der involverer forskellige enkle og komplekse opgaver, så benchmarking sker på tværs af spektret af en models kompleksitet og muligheder
- Forberedelse af datasæt, med bias-fri og unikke datasæt til at vurdere en models ydeevne
- Inkorporering af LLM-gateway og finjusteringsprocesser for at sikre, at LLM'er problemfrit tackler sprogopgaver
- Vurderinger ved hjælp af de rigtige metrics til objektivt at nærme benchmarkingprocessen og lægge et solidt fundament for modellens funktionalitet
- Resultatanalyse og iterativ feedback, der udløser en sløjfe af slutningsoptimeringsproces for yderligere forfining af modellens ydeevne
Gennemførelsen af denne 5-trins proces vil give dig en holistisk forståelse af din LLM og dens funktionalitet gennem forskellige scenarier og målinger. Som en oversigt over de anvendte præstationsevalueringsmålinger er her en hurtig tabel:
| metric | Formål | Use Case |
| rådvildhed | At måle enhver usikkerhed ved forudsigelse af næste tokens | Sproglig færdighed |
| ROGUE | For at sammenligne referencetekst og en models output | Opsummeringsspecifikke opgaver |
| Mangfoldighed | At evaluere mangfoldigheden af genererede output | Variation og kreativitet i svar |
| Menneskelig evaluering | At have mennesker i løkken til at bestemme subjektiv forståelse og erfaring med en model | Sammenhæng og relevans |
LLM-evaluering: En kompleks, men uundværlig proces
Vurdering af LLM'er er yderst teknisk og kompleks. Når det er sagt, er det også en proces, der ikke kan springes over i betragtning af dens afgørende betydning. For den bedste vej frem kan virksomheder blande og matche LLM-evalueringsrammer for at finde en balance mellem at vurdere den relative funktionalitet af deres modeller og optimere dem til domæneintegration i GTM-fasen (Go To Market).
Ud over deres funktionalitet er LLM-evaluering også afgørende for at øge tilliden til AI-systemer, som virksomheder bygger. Da Shaip er fortaler for etiske og ansvarlige AI-strategier og -tilgange, går vi altid in for og giver udtryk for strenge vurderingstaktikker.
Vi tror virkelig på, at denne artikel introducerede dig til konceptet med evaluering af LLM'er, og at du har en bedre idé om, hvordan det er afgørende for sikker og sikker innovation og AI-fremme.
