Evaluasi model bahasa besar (LLM) adalah praktik menilai output LLM secara sistematis, yang dibangun dengan pembelajaran mendalam (subbagian dari pembelajaran mesin), terhadap kriteria kualitas yang telah ditetapkan, seperti ketepatan, relevansi, koherensi, dan keamanan.
Saat mengevaluasi LLM, biasanya Anda menjawab pertanyaan seperti:
Perubahan kecil—penyesuaian perintah, perubahan versi model, atau data baru dalam alur kerja—dapat mengubah kualitas output. Evaluasi membantu tim menyadari perubahan tersebut dan merespons sebelum muncul sebagai masalah yang dapat dilihat pengguna.
Mengevaluasi model bahasa besar biasanya menggabungkan metrik otomatis, pengujian tolok ukur, dan peninjauan manusia untuk mengidentifikasi kekuatan, kelemahan, dan regresi. Hal ini dapat dilakukan pada berbagai tahap di seluruh lingkungan produksi.
Pendekatan evaluasi umum
Evaluasi ini dapat dilakukan pada salah satu atau semua tahap berikut:
Evaluasi LLM membantu organisasi memeriksa apakah respons yang dihasilkan AI akurat, tepercaya, dan selaras dengan niat pengguna—yang paling penting saat sistem mendukung pekerjaan nyata di lingkungan perusahaan.
Dalam praktiknya, ini membantu tim:
Evaluasi LLM memainkan peran penting di berbagai tahap dan kasus penggunaan dalam lingkungan perusahaan. Organisasi dapat secara proaktif menjaga standar akurasi, keamanan, dan keselarasan dengan persyaratan bisnis dengan menilai secara sistematis kinerja LLM dalam berbagai skenario, yang dapat mencakup menangani kueri pengguna, mengintegrasikan informasi yang diambil, dan memanggil layanan kognitif seperti API bahasa atau visual.
Memvalidasi chatbot
Tim sering menguji chatbot yang dibuat dengan model generative pre-trained transformer (GPT) untuk memastikan bahwa responsnya:
Memantau sistem RAG
Untuk pengalaman RAG, evaluasi LLM membantu memastikan bahwa sistem:
Mendeteksi halusinasi atau bias dalam aplikasi perusahaan
Dalam alur kerja bisnis, tim sering mencari pola seperti:
Membandingkan model dan melakukan iterasi dengan aman
Saat memilih model—atau merevisi perintah—evaluasi LLM yang konsisten memberi tim cara untuk membandingkan hasil dan membuat pembaruan dengan lebih percaya diri. Penilaian rutin membantu mengidentifikasi model mana yang menghasilkan output paling andal untuk tugas tertentu. Proses ini juga memungkinkan tim dengan cepat menemukan masalah dan menerapkan perbaikan tanpa berisiko menimbulkan konsekuensi yang tidak diinginkan.
Seiring semakin sering munculnya LLM dalam alur kerja yang sangat penting bagi bisnis dan aplikasi AI kognitif, evaluasi menjadi bagian inti dari operasi AI sehari-hari. Alih-alih memperlakukan evaluasi sebagai langkah yang dilakukan satu kali, banyak tim beralih ke praktik yang mengikuti bagaimana sistem LLM benar-benar berubah dari waktu ke waktu, seperti:
Tren yang sedang berkembang adalah menggunakan LLM untuk membantu menilai atau meninjau output dalam skala besar—khususnya untuk tugas yang penilaian “baik” sulit ditangkap dengan aturan lulus/gagal sederhana. Pendekatan ini dapat melengkapi peninjauan manusia dan pemeriksaan lainnya, terutama saat tim menginginkan siklus umpan balik yang lebih cepat.
Pengujian offline tetap penting, tetapi tidak menangkap semua hal yang terjadi setelah sistem dirilis. Itulah sebabnya evaluasi berkelanjutan dalam produksi semakin umum dilakukan. Secara praktik, ini berarti memeriksa output setelah rilis, perubahan data, atau pembaruan alur kerja secara berkala—agar masalah kualitas muncul lebih awal.
Dapatkan aplikasi seluler Azure 
