Quando avalia um LLM, normalmente está a responder a perguntas como:
Pequenas alterações, um ajuste ao pedido, uma alteração da versão do modelo ou novos dados num fluxo de trabalho, podem alterar a qualidade do resultado. A avaliação ajuda as equipas a detetar essas alterações e a responder antes de surgirem como problemas visíveis para os utilizadores.
A avaliação de modelos de linguagem de grande dimensão combina normalmente métricas automatizadas, testes de benchmark e revisão humana para identificar pontos fortes, pontos fracos e regressões. Pode ocorrer em várias fases em ambientes de produção.
Abordagens Comuns de Avaliação
Estas avaliações podem ocorrer em qualquer uma ou em todas estas fases:
A avaliação de LLM ajuda as organizações a verificar se as respostas geradas por IA são precisas, fiáveis e alinhadas com a intenção do utilizador, o que é mais importante quando estes sistemas dão suporte ao trabalho real em ambientes empresariais.
Na prática, ajuda as equipas a:
A avaliação de LLM desempenha um papel crítico em várias fases e casos de utilização em ambientes empresariais. As organizações podem manter proativamente padrões de precisão, segurança e alinhamento com os requisitos de negócio através da avaliação sistemática do desempenho dos LLMs em diferentes cenários, que podem incluir o tratamento de consultas de utilizadores, a integração de informação recuperada e a chamada de serviços cognitivos, como APIs de linguagem ou de visão.
Validação de chatbots
Muitas vezes, as equipas testam chatbots construídos com modelos de transformadores pré-preparados (GPT) geradores para confirmar que as suas respostas:
Monitorização de Sistemas RAG
Para experiências de RAG, a avaliação de LLM ajuda a verificar se os sistemas:
Deteção de alucinações ou enviesamento em aplicações empresariais
Nos fluxos de trabalho empresariais, as equipas procuram muitas vezes padrões como:
Comparação de Modelos e Iteração Segura
Ao escolher entre modelos, ou ao rever pedidos, uma avaliação de LLM consistente dá às equipas uma forma de comparar resultados e fazer atualizações com mais confiança. Avaliações regulares ajudam a identificar qual o modelo que fornece os resultados mais fiáveis para tarefas específicas. Este processo também permite às equipas detetar problemas rapidamente e implementar melhorias sem correr o risco de consequências não intencionais.
À medida que os LLMs aparecem mais frequentemente em fluxos de trabalho críticos para a empresa e aplicações cognitivas de IA, a avaliação está a tornar-se uma parte fundamental das operações de IA diárias. Em vez de tratarem a avaliação como uma etapa pontual, muitas equipas estão a adotar práticas que se ajustam à forma como os sistemas de LLM realmente mudam ao longo do tempo, tais como:
Uma tendência crescente é utilizar LLM para ajudar a atribuir pontuações ou rever resultados em grande escala, especialmente em tarefas em que uma classificação de “bom” é difícil de captar com regras simples de sucesso/fracasso. Esta abordagem pode complementar a revisão humana e outras verificações, particularmente quando as equipas pretendem ciclos de feedback mais rápidos.
Os testes offline continuam a ser importantes, mas não detetam tudo o que acontece depois de um sistema ser lançado. É por isso que a avaliação contínua em produção está a tornar-se mais comum. Na prática, isto significa verificar regularmente os resultados depois de lançamentos, alterações de dados ou atualizações de fluxos de trabalho, para que os problemas de qualidade surjam cedo.
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