什麼是 LLM 評估?
了解為什麼大型語言模型 (LLM) 評估，對於在企業環境中部署 AI 支援的應用程式至關重要。
主要重點整理
- 大型語言模型評估會根據特定準則檢查模型輸出，以維持正確性、相關性、相關性和安全性。
- 它混合了自動化計量、效能評定和人工檢閱，以識別強項和迴歸。
- 團隊會在開發期間、部署之前，以及實際執行中執行評估，以捕捉偏差。
- 這些評估可支援企業聊天機器人和擷取擴增生成 (RAG)，其方式為發現幻覺或偏見，並引導更安全的更新。
LLM 評估如何運作?
當您評估 LLM 時，通常會回答問題，例如:
- 這個使用案例的資訊正確嗎?
- 它實際上是否解決了使用者的要求?
- 回應是否清楚且容易遵循?
- 是否可避免有問題的內容或危險行為?
微小變更 (提示調整、模型版本變更或工作流程中的新資料) 亦可能會改變輸出品質。評估可協助團隊注意到這些改變，並在其變成面向使用者的問題前做出回應。
運作方式
評估大型語言模型通常會結合自動化計量、效能評定和人工檢閱，以識別強項、弱項和迴歸。它可能在實際執行環境的各個階段發生。
常見的評估方法
- 自動化計量 提供快速評分模式，您可以在許多範例中一致測量。
- 效能評定測試 是一組具代表性的提示語和預期行為，用於比較不同時間點的版本。
- 人工檢閱 涉及針對細微差異進行有針對性的檢查，特別是在「好」的評估取決於内容、語氣或風險的情況下。
這些評估可以在以下任一或所有階段進行:
- 在開發期間，當您建立基準並測試早期變更時。
- 部署之前，執行版本檢查以捕捉回歸時。
- 在實際執行中，您需要持續監視以偵測一段時間的偏差和質量變更。
LLM 評估的優點是什麼?
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。
LLM 評估的未來趨勢
當 LLM 更常顯示在重要商務工作流程和 認知 AI 應用程式中時，評估便成為日常 AI 作業的核心部分。許多團隊不再將評估視為一次性步驟，而是逐漸採用更符合 LLM 系統隨時間實際演變的做法，例如:
使用 LLM 做為自動化評估工具
當前一種日益盛行的趨勢，是利用 LLM 來協助大規模評分或檢閲輸出的成果 - 特別是對於那些難以僅憑簡單的「通過／未通過」規則來判定「良好」評分的工作。這個方法可以補強人工檢閱和其他檢查，特別是當團隊想要意見反應迴圈更快速進行時。
在實際執行中持續評估
離線測試仍然很重要，但無法捕捉系統運送後發生的所有問題。這就是為什麼在實際執行中持續評估變得更常見的原因。實際上，這表示在發行、資料變更或工作流程更新之後定期檢查輸出，會讓質量問題提早顯示。
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常見問題集
- 常用計量包括正確性/準確性、相關性、安全性和可靠性，以及操作量值，例如速度、輸送量、回應時間和成本。
- 「用 LLM 當裁判」會使用一個 LLM，根據評分標準 (例如正確性與相關性) 為另一個模型的輸出評分，做為可調整的手動檢閲替代方案。
- 沒有最適合評估的 LLM。挑選符合您工作與網域的裁判，然後在套用標籤的集上驗證，以檢查合約和可靠性。
- 相關性會測量回應是否與使用者的查詢或意圖一致，例如是否實際處理要求，而不是偏離主題。
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