Оценка больших языковых моделей (LLM) — это процесс систематического анализа результатов работы таких моделей (созданных на основе методов глубокого обучения — подмножества машинного обучения) с точки зрения заданных критериев качества, таких как правильность, релевантность, связность и безопасность.
При оценке большой языковой модели (LLM) вы обычно отвечаете на такие вопросы, как:
Небольшие изменения — например, корректировка запроса, смена версии модели или использование новых данных в рабочем процессе — могут повлиять на качество результата. Оценка помогает командам замечать такие изменения и реагировать на них до того, как они проявятся в виде проблем, затрагивающих пользователей.
Оценка больших языковых моделей обычно сочетает автоматические метрики, тесты на основе эталонных наборов и проверку людьми, чтобы выявлять сильные и слабые стороны, а также регрессии. Она может выполняться на разных этапах в рабочих средах.
Распространенные подходы к оценке
Эти оценки можно выполнять на любом или на всех из следующих этапов:
Оценка LLM помогает организациям проверять, что ответы, сгенерированные ИИ, точны, заслуживают доверия и соответствуют намерению пользователя. Это особенно важно, когда такие системы поддерживают реальную работу в корпоративной среде.
На практике это помогает командам:
Оценка LLM играет критически важную роль на разных этапах и в разных сценариях использования в корпоративной среде. Организации могут упреждающе поддерживать стандарты точности, безопасности и соответствия бизнес-требованиям, если систематически оценивают, как LLM работают в разных сценариях. Это может включать обработку запросов пользователей, объединение полученных сведений и вызов когнитивных служб, таких как API для работы с языком или изображениями.
Проверка чат-ботов
Команды часто тестируют чат-боты, созданные на базе генеративных предобученных трансформеров (GPT), чтобы убедиться, что их ответы:
Мониторинг систем RAG
В рамках программы RAG оценка LLM помогает убедиться в том, что системы:
Выявление галлюцинаций или предвзятости в корпоративных приложениях
В бизнес-процессах команды часто ищут такие закономерности:
Сравнение моделей и безопасное внесение изменений
При выборе между моделями или при изменении запросов последовательная оценка LLM дает командам способ сравнивать результаты и вносить изменения с большей уверенностью. Регулярные оценки помогают определить, какая модель выдает наиболее надежные результаты для конкретных задач. Этот процесс также позволяет командам быстро выявлять проблемы и вносить улучшения без риска непредвиденных последствий.
По мере того как большие языковые модели (LLM) все чаще внедряются в критически важные для бизнеса рабочие процессы и приложения на базе когнитивного ИИ, оценка их эффективности становится неотъемлемой частью повседневной работы с системами искусственного интеллекта. Вместо того чтобы рассматривать оценку как разовое действие, многие команды переходят к практикам, которые соответствуют тому, как системы LLM действительно меняются со временем, например:
Растущим трендом становится использование больших языковых моделей (LLM) для оценки или проверки результатов в больших масштабах — особенно в тех случаях, когда критерий "хорошего" качества сложно формализовать с помощью простых правил типа "прошел / не прошел". Такой подход может дополнять проверку людьми и другие проверки, особенно когда командам нужны более быстрые циклы обратной связи.
Автономное тестирование по-прежнему важно, но оно не позволяет выявить все, что происходит после выпуска системы. Вот почему непрерывная оценка в рабочей среде становится все более распространенной. На практике это означает регулярную проверку результатов после выпусков, изменений данных или обновлений рабочих процессов — чтобы проблемы с качеством выявлялись на раннем этапе.
Скачать мобильное приложение Azure 
