Wanneer je een LLM evalueert, beantwoord je meestal vragen, zoals:
Kleine wijzigingen, een promptwijziging, een wijziging in de modelversie of nieuwe gegevens in een werkstroom, kunnen de uitvoerkwaliteit veranderen. Met evaluatie kunnen teams deze shifts zien en reageren voordat ze worden weergegeven als gebruikersgerichte problemen.
Bij het evalueren van grote taalmodellen worden doorgaans geautomatiseerde metrische gegevens, benchmarktests en menselijke beoordeling gecombineerd om sterke punten, zwakke punten en regressies te identificeren. Dit kan zich in verschillende fasen in productieomgevingen voordoen.
Algemene evaluatiemethoden
Deze evaluaties kunnen plaatsvinden in een of alle van deze fasen:
LLM-evaluatie helpt organisaties te controleren of door AI gegenereerde antwoorden nauwkeurig, betrouwbaar en afgestemd zijn op de intentie van de gebruiker. Dit is het belangrijkst wanneer deze systemen echt werk ondersteunen in bedrijfsinstellingen.
In de praktijk helpt het teams bij het:
LLM-evaluatie speelt een kritieke rol in verschillende fasen en use cases binnen bedrijfsomgevingen. Organisaties kunnen proactief standaarden handhaven voor nauwkeurigheid, veiligheid en afstemming op bedrijfsvereisten door systematisch te beoordelen hoe LLM's presteren in verschillende scenario's, waaronder het verwerken van gebruikersquery's, het integreren van opgehaalde informatie en het aanroepen van cognitieve services zoals taal- of vision-API's.
Chatbots valideren
Teams testen vaak chatbots die zijn gebouwd met generatieve, vooraf getrainde transformatormodellen (GPT) om te bevestigen dat hun antwoorden:
Controle van RAG-systemen
LLM-evaluatie helpt bij het controleren of de systemen:
Hallucinaties of bias in bedrijfstoepassingen detecteren
In zakelijke werkstromen zoeken teams vaak naar patronen zoals:
Modellen vergelijken en veilig herhalen
Bij het kiezen tussen modellen (of het herzien van prompts) biedt consistente LLM-evaluatie teams een manier om resultaten te vergelijken en met meer vertrouwen updates te maken. Regelmatige evaluaties helpen te bepalen welk model de meest betrouwbare uitvoer voor specifieke taken levert. Met dit proces kunnen teams ook snel problemen opsporen en verbeteringen implementeren zonder onbedoelde gevolgen te veroorzaken.
Naarmate LLM's vaker worden weergegeven in bedrijfskritieke werkstromen en cognitieve AI-toepassingen, wordt evaluatie een belangrijk onderdeel van dagelijkse AI-bewerkingen. In plaats van evaluatie als een eenmalige stap te behandelen, zijn veel teams op weg naar procedures die passen bij de wijze waarop LLM-systemen in de loop van de tijd daadwerkelijk veranderen, zoals:
Een groeiende trend is het gebruik van LLM's om uitvoer op schaal te beoordelen of te beoordelen, met name voor taken waarbij een classificatie van 'goed' moeilijk vast te leggen is met eenvoudige regels voor slagen/mislukken. Deze aanpak kan een aanvulling zijn op menselijke beoordeling en andere controles, met name wanneer teams snellere feedbackcycli willen.
Offline testen is nog steeds belangrijk, maar het onderschept niet alles wat er gebeurt nadat een systeem is verzonden. Daarom wordt continue evaluatie in productie steeds gebruikelijker. In de praktijk betekent dit dat uitvoer regelmatig wordt gecontroleerd na releases, gegevenswijzigingen of werkstroomupdates, zodat kwaliteitsproblemen vroegtijdig worden weergegeven.
Download de Azure mobile app 
