Podczas oceniania LLM zazwyczaj odpowiadasz na pytania, takie jak:
Niewielkie zmiany — szybkie dostosowanie, zmiana wersji modelu lub nowe dane w przepływie pracy — mogą spowodować zmianę jakości danych wyjściowych. Ocena pomaga zespołom zauważyć te zmiany i odpowiedzieć, zanim zostaną wyświetlone jako problemy związane z użytkownikami.
Ocena dużych modeli językowych zwykle łączy zautomatyzowane metryki, testy porównawcze i przeglądy wykonywane przez człowieka w celu identyfikowania mocnych i słabych stron oraz regresji. Może się to zdarzyć na różnych etapach w środowiskach produkcyjnych.
Typowe podejścia do oceny
Te oceny mogą wystąpić na dowolnym lub wszystkich z tych etapów:
Ocena LLM pomaga organizacjom sprawdzić, czy odpowiedzi generowane przez sztuczną inteligencję są dokładne, wiarygodne i dostosowane do intencji użytkownika — co jest najważniejsze, gdy te systemy obsługują rzeczywistą pracę w ustawieniach przedsiębiorstwa.
W praktyce pomaga zespołom:
Ocena LLM odgrywa kluczową rolę na różnych etapach i w różnych przypadkach użycia w środowiskach korporacyjnych. Organizacje mogą proaktywnie utrzymywać standardy dotyczące dokładności, bezpieczeństwa i zgodności z wymaganiami biznesowymi, systematycznie oceniając działanie modeli LLM w różnych scenariuszach, które mogą obejmować obsługę zapytań użytkowników, integrowanie pobranych informacji i wywoływanie usług poznawczych, takich jak interfejsy API języka lub przetwarzania obrazów.
Weryfikowanie czatbotów
Zespoły często testują czatboty utworzone z wykorzystaniem wstępnie wygenerowanych transformatorów generatywnych (GPT), aby potwierdzić, że ich odpowiedzi:
Monitorowanie systemów RAG
W przypadku środowisk RAG ocena LLM pozwala sprawdzić, czy systemy:
Wykrywanie halucynacji lub stronniczości w aplikacjach dla przedsiębiorstw
W biznesowych przepływach pracy zespoły często szukają wzorców, takich jak:
Bezpieczne porównywanie modeli i iterowanie
Przy wyborze między modelami — lub podczas modyfikacji poleceń — spójna ocena modeli LLM pozwala zespołom porównywać wyniki i wprowadzać zmiany z większą pewnością. Regularne oceny pomagają określić, który model dostarcza najbardziej wiarygodne wyniki w przypadku określonych zadań. Ten proces umożliwia również zespołom szybkie wykrywanie problemów i implementowanie ulepszeń bez ryzyka wystąpienia niezamierzonych konsekwencji.
W miarę jak modele LLM pojawiają się coraz częściej w przepływach pracy krytycznych dla działania firm i aplikacjach poznawczej sztucznej inteligencji, ich ocena staje się podstawowym elementem codziennych operacji związanych ze sztuczną inteligencją. Zamiast traktować ocenę jako działanie jednorazowe, wiele zespołów przechodzi do praktyk dostosowanych do tego, jak systemy LLM zmieniają się w czasie, na przykład:
Coraz popularniejszym trendem jest używanie modeli LLM do oceny lub przeglądania wyników na dużą skalę — szczególnie w przypadku zadań, w których ocena „dobra” jest trudna do określenia przy użyciu prostych reguł typu „zaliczone/niezaliczone”. Takie podejście może uzupełniać przeglądy wykonywane przez człowieka i inne kontrole, szczególnie gdy zespoły chcą szybciej przesyłać opinie.
Testowanie w trybie offline nadal ma znaczenie, ale nie pozwala na wychwycenie wszystkich problemów, które pojawiają się po pełnym uruchomieniu systemu. Dlatego ciągła ocena w środowisku produkcyjnym staje się coraz bardziej powszechna. W praktyce oznacza to regularne sprawdzanie wyników po wydaniach, zmianach danych lub aktualizacjach przepływu pracy, więc problemy z jakością są wychwytywane wcześnie.
Uzyskaj aplikację mobilną platformy Azure 
