什麼是 LLM 評估?

LLM 評估可協助組織檢查 AI 產生的回應是否正確、值得信任，且符合使用者意圖，當這些系統支援企業設定中的實際工作時，這一點就很重要。

實際上，它可協助團隊:

• 在更多使用者找到錯誤或誤導性答案之前，減少可避免的錯誤。
• 透過追蹤更新是否影響輸出品質，讓品質保持一致，讓團隊可以在結果偏離時快速回應。
• 在修正較爲容易且較不干擾時，提早呈現問題 (例如幻覺或偏見)，以支援負責任的使用。
• 使用一致的檢查更清楚地進行比較，以比較模型，並盡量少用猜測進行提示或模型變更。

真實範例

LLM 評估在企業環境內的各個階段和使用案例中扮演關鍵角色。組織可以主動維護正確性、安全性和符合商務需求的標準，其方式為有系統地評估 LLM 在不同案例的執行方式，包括處理使用者查詢、整合已擷取的資訊，以及呼叫認知服務 (例如語言或視覺 API)。

正在驗證聊天機器人

團隊通常會使用生成式預先訓練轉換器 (GPT) 模型來測試建置的聊天機器人，以確認其回應:

• 隨時關注主題，並解決被詢問的問題。
• 避免有自信但不正確的陳述式。
• 遵循企業使用的基本安全期望。

監視 RAG 系統

針對 RAG 體驗，LLM 評估可協助確認系統:

• 產生答案時，有效地使用已擷取的內容。
• 根據可用資訊作答，而不是用猜測填補空白。

偵測企業應用程式中的幻覺或偏見

在商務工作流程中，團隊通常會尋找模式，例如:

• 幻覺，LLM 會編造詳細資料，並呈現為事實。
• 偏見，可能會導致不同使用者或案例的不公或不一致輸出。

比較模型並安全地逐一查看

在模型或修訂提示之間選擇時，一致的 LLM 評估讓團隊能夠比較結果，並更有信心地進行更新。定期評量可協助識別哪個模型可提供特定工作最可靠的輸出。此流程也可讓團隊快速發現問題並實作改善，而不需要承擔非預期的結果。