Azure
A nagy nyelvi modellek (LLM-ek) kiértékelése az a gyakorlat, amely során szisztematikusan értékeljük az LLM-ek kimeneteit a meghatározott minőségi szempontok, például a helyesség, a relevancia, a koherencia és a biztonság alapján. Ezek a modellek mélytanuláson alapulnak, ami a gépi tanulás egyik részterülete.
Amikor egy LLM-et értékel, általában olyan kérdésekre válaszol, mint például:
A kisebb változások – például egy parancs finomhangolása, a modellverzió módosítása vagy új adatok megjelenése egy munkafolyamatban – megváltoztathatják a kimenet minőségét. A kiértékelés segít a csapatoknak észrevenni ezeket az eltolódásokat, és még azelőtt reagálni, hogy ezek a felhasználók számára is látható problémákká válnának.
A nagy nyelvi modellek kiértékelése általában automatikus metrikákat, benchmarkteszteket és ember általi felülvizsgálatot kombinál, hogy feltárja az erősségeket, a gyengeségeket és a regressziókat. Ez az éles környezetek különböző fázisaiban fordulhat elő.
Gyakori kiértékelési megközelítések
A kiértékelés az alábbi fázisok bármelyikében – vagy akár mindegyikében – elvégezhető:
Az LLM-kiértékelés segít a szervezeteknek ellenőrizni, hogy az AI által generált válaszok pontosak, megbízhatóak és összhangban vannak-e a felhasználói szándékkal – ez különösen fontos, amikor ezek a rendszerek valódi munkát támogatnak vállalati környezetben.
A gyakorlatban a következőkben segít a csapatoknak:
Az LLM-kiértékelés kritikus szerepet játszik a vállalati környezetek különböző szakaszaiban és használati eseteiben. A szervezetek proaktívan fenntarthatják a pontosságra, a biztonságra és az üzleti követelményekhez való igazodásra vonatkozó szabványokat azáltal, hogy szisztematikusan értékelik, hogy az LLM-ek hogyan teljesítenek különböző helyzetekben. Ezek közé tartozhat a felhasználói lekérdezések kezelése, a beolvasott információk integrálása, valamint olyan kognitív szolgáltatások hívása, mint a Language vagy a Vision API-k.
Csevegőrobotok ellenőrzése
A fejlesztőcsapatok gyakran tesztelik a generatív előre tanított átalakítón alapuló (GPT-) modellekkel készült csevegőrobotokat, megbizonyosodva arról, hogy azok válaszai:
RAG-rendszerek figyelése
A RAG-élmények esetében az LLM-kiértékelés segít megbizonyosodni arról, hogy a rendszerek:
Hallucinációk vagy torzítások észlelése a vállalati alkalmazásokban
Az üzleti munkafolyamatokban a csapatok gyakran a következőkhöz hasonló mintákat keresnek:
Modellek összehasonlítása és biztonságos iterálás
Amikor a modellek közötti választáskor – vagy a parancsok módosításakor — a következetes LLM-kiértékelés lehetőséget ad a csapatoknak az eredmények összehasonlítására és a frissítések magabiztosabb végrehajtására. A rendszeres kiértékelések segítenek azonosítani, melyik modell adja a legmegbízhatóbb kimeneteket az adott feladatokhoz. Ez a folyamat azt is lehetővé teszi a csapatoknak, hogy gyorsan észrevegyék a problémákat, és fejlesztéseket vezessenek be anélkül, hogy nem várt következményeket kockáztatnának.
Ahogy az LLM-ek egyre gyakrabban jelennek meg az üzleti szempontból kritikus munkafolyamatokban és a kognitív AI alkalmazásokban, a kiértékelés a napi AI-működés alapvető részévé válik. Ahelyett, hogy a kiértékelést egyszeri lépésként kezelnénk, sok csapat olyan gyakorlatok felé mozdul, amelyek megfelelnek annak, ahogyan az LLM-rendszerek idővel ténylegesen változnak, például:
Egyre elterjedtebb trend, hogy LLM-eket használnak a kimenetek nagy léptékű pontozásához vagy felülvizsgálatához – különösen olyan feladatoknál, ahol a „jó” értékelést nehéz egyszerű sikeres/sikertelen szabályokkal megragadni. Ez a megközelítés kiegészítheti az ember általi felülvizsgálatot és más ellenőrzéseket, különösen akkor, amikor a csapatok gyorsabb visszajelzési ciklusokat szeretnének.
Az offline tesztelés továbbra is fontos, de nem észlel mindent, ami a rendszer átadása után történik. Ezért válik egyre gyakoribbá az éles környezetben végzett folyamatos kiértékelés. A gyakorlatban ez azt jelenti, hogy a kiadások, adatmódosítások vagy munkafolyamat-frissítések után rendszeresen ellenőrzik a kimeneteket – így a minőségi problémák korán felszínre kerülnek.
Az Azure Portal bemutatása 
