מודלים של שפה גדולה (LLMs) מהווים אתגר ייחודי בכל הנוגע להערכת ביצועים. שלא כמו למידת מכונה מסורתית שבה התוצאות הן לרוב בינאריות, פלטי LLM שוכנים בספקטרום של נכונות. כמו כן, בעוד שהמודל הבסיסי שלך עשוי להצטיין במדדים רחבים, ביצועים כלליים אינם מבטיחים ביצועים מיטביים עבור מקרי השימוש הספציפיים שלך.
לכן, גישה הוליסטית להערכת LLMs חייבת להשתמש במגוון גישות, כגון שימוש ב-LLMs להערכת LLMs (כלומר, הערכה אוטומטית) ושימוש בגישות היברידיות של אדם-LLM. מאמר זה צולל לשלבים הספציפיים של שיטות שונות, ומסקר כיצד ליצור ערכות הערכה מותאמות אישית המותאמות לאפליקציה שלך, לאתר מדדים רלוונטיים וליישם שיטות הערכה קפדניות - הן לבחירת מודלים והן לניטור הביצועים השוטפים בייצור.
בנה ערכות הערכה ממוקדות למקרי השימוש שלך
כדי להעריך את הביצועים של LLM במקרה שימוש ספציפי, עליך לבחון את המודל על בסיס קבוצה של דוגמאות המייצגות את מקרי השימוש היעד שלך. זה דורש בניית ערכת הערכה מותאמת אישית.
- להתחיל בקטן. לבדיקת ביצועי LLM על מקרה השימוש שלך, אתה יכול להתחיל עם כמה כמו 10 דוגמאות. ניתן להריץ כל אחת מהדוגמאות הללו מספר פעמים כדי להעריך את העקביות והאמינות של המודל.
- קח דוגמאות מאתגרות. הדוגמאות שתבחר לא צריכות להיות פשוטות. הם צריכים להיות מאתגרים, שנועדו לבדוק את היכולת של הדגם במלואו. זה יכול לכלול הנחיות עם קלט בלתי צפוי, שאילתות שעלולות לעורר הטיות או שאלות הדורשות הבנה מעמיקה של הנושא. זה לא להערים על המודל, אלא להבטיח שהוא מוכן לאופי הבלתי צפוי של יישומים בעולם האמיתי.
- שקול לרתום LLMs לבניית מערך הערכה. באופן מעניין, זהו נוהג נפוץ למנף מודלים של שפה לבניית מערכי הערכה כדי להעריך את עצמו או מודלים שפות אחרים. לדוגמה, LLM יכול ליצור קבוצה של צמדי שאלות ותשובות בהתבסס על טקסט קלט, שבו אתה יכול להשתמש בתור אצווה ראשונה של דוגמאות עבור היישום שלך למענה לשאלות.
- שלב משוב משתמשים. בין אם מבדיקות צוות פנימיות או פריסה רחבה יותר, משוב משתמשים חושף לעתים קרובות אתגרים בלתי צפויים ותרחישים מהעולם האמיתי. משוב כזה יכול להשתלב כדוגמאות מאתגרות חדשות בערכות ההערכה שלך.
בעיקרו של דבר, בניית מערך הערכה מותאם אישית הוא תהליך דינמי, המותאם וגדל במקביל למחזור החיים של פרויקט ה-LLM שלך. מתודולוגיה איטרטיבית זו מבטיחה שהמודל שלך יישאר מותאם לאתגרים עכשוויים ורלוונטיים.
שלב מדדים, השוואות והערכה מבוססת קריטריונים
מדדים לבדם בדרך כלל אינם מספיקים להערכת LLMs. לימודי תואר שני פועלים בתחום שבו לא תמיד יש תשובה "נכונה" יחידה. יתר על כן, שימוש במדדים מצטברים עלול להיות מטעה. מודל עשוי להצטיין בתחום אחד ולקרטע בתחום אחר, אך עדיין לרשום ציון ממוצע מרשים.
קריטריוני ההערכה שלך יהיו תלויים בתכונות הייחודיות של מערכת LLM המסוימת. בעוד שדיוק וחוסר פניות הם יעדים נפוצים, קריטריונים אחרים עשויים להיות בעלי חשיבות עליונה בתרחישים ספציפיים. לדוגמה, צ'אט בוט רפואי עשוי לתעדף חוסר מזיקות בתגובה, בוט תמיכת לקוחות עשוי להדגיש שמירה על טון ידידותי עקבי, או יישום פיתוח אינטרנט עשוי לדרוש פלטים בפורמט מסוים.
כדי לייעל את התהליך, ניתן לשלב קריטריוני הערכה מרובים ביחיד פונקציית משוב. זה ייקח כקלט את הטקסט שנוצר על ידי LLM וכמה מטא נתונים, ולאחר מכן פלט ניקוד המציין את איכות הטקסט.
לפיכך, הערכה הוליסטית של ביצועי LLM כוללת בדרך כלל לפחות 3 גישות שונות:
- מדדים כמותיים: כאשר קיימות תשובות נכונות סופיות, אתה יכול כברירת מחדל להשתמש בשיטות הערכה מסורתיות של ML גישות כמותיות.
- השוואות עזר: למקרים ללא תשובה חד-משמעית חד-משמעית אך עם התייחסות זמינה של תגובות מקובלות, ניתן להשוות את תגובת המודל ולהשוות אותה מול דוגמאות קיימות.
- הערכה מבוססת קריטריונים: בהיעדר התייחסות, הפוקוס עובר למדידת תפוקת המודל מול הקריטריונים שהוגדרו מראש.
הן השוואות הפניות והן הערכות מבוססות קריטריונים יכולות להתבצע על ידי מעריכים אנושיים או באמצעות תהליכים אוטומטיים. לאחר מכן, נעמיק ביתרונות ובחסרונות של גישות הערכה שונות אלו.
גישות אנושיות, הערכה אוטומטית והיברידיות
הערכה אנושית נתפסת לעתים קרובות כסטנדרט הזהב להערכת יישומי למידת מכונה, כולל מערכות מבוססות LLM, אך לא תמיד אפשרית עקב אילוצים זמניים או טכניים. הערכה אוטומטית וגישות היברידיות משמשות לעתים קרובות בהגדרות ארגוניות כדי להגדיל את הערכת הביצועים של LLM.
הערכה אנושית
פיקוח אנושי על התפוקה של יישומים מבוססי LLM חיוני להבטחת הדיוק והאמינות של מערכות אלו. עם זאת, הסתמכות על גישה זו בלבד להערכת LLMs עשויה להיות לא אידיאלית בשל המגבלות העיקריות הבאות:
- דאגות איכות: באופן מפתיע, מודלים מתקדמים כמו GPT-4 מייצרים לעתים קרובות הערכות באיכות מעולה בהשוואה לתוצאות הממוצעות של עובדים שנשכרו דרך Mechanical Turk. מעריכים אנושיים, אלא אם כן מונחים על ידי עיצובים ניסויים מדוקדקים, עשויים שלא להתמקד בתכונות הליבה החשובות ביותר. יש נטייה להיקלע לאלמנטים שטחיים; למשל, הם עשויים להעדיף תגובה מעוצבת היטב אך שגויה על פני תגובה מדויקת אך מוצגת בצורה ברורה.
- השלכות עלויות: רכישת הערכות אנושיות ברמה הגבוהה ביותר היא יקרה. ככל שאיכות ההערכה שאתה מחפש גבוהה יותר, כך העלויות הנלוות תלולות יותר.
- מגבלות זמן: איסוף הערכות אנושיות לוקח זמן. בעולם המהיר של פיתוח מערכות מבוסס LLM, שבו פריסות יכולות להתרחש בתוך ימים או שבועות בלבד, מפתחים לא תמיד יכולים להרשות לעצמם להשהות ולחכות למשוב.
אילוצים אלה מדגישים את החשיבות של השלמה של הערכות אנושיות עם טכניקות הערכה יעילות יותר.
הערכה אוטומטית
מודלים של שפות גדולות הוכיחו כישרון להעריך את הביצועים של עמיתיהם. במיוחד ניתן להשתמש ב-LLM מתקדם יותר או גדול יותר כדי להעריך את הביצועים של דגמים קטנים יותר. זה גם נפוץ להשתמש ב-LLM כדי להעריך את התפוקה שלו. בהתחשב במכניקה של LLMs, מודל עשוי לספק בתחילה תשובה לא נכונה. עם זאת, על ידי מתן הנחיה אסטרטגית לאותו מודל המבקשת הערכה של תגובתו הראשונית, המודל מקבל למעשה הזדמנות "להרהר" או "לחשוב מחדש". הליך זה מגביר באופן משמעותי את הסבירות שהמודל יזהה שגיאות כלשהן.
שימוש ב-LLMs להערכת LLMs אחרים מציע אלטרנטיבה מהירה וחסכונית להעסקת מעריכים אנושיים. עם זאת, לשיטה זו יש מלכודות קריטיות שמנהיגים עסקיים וטכנולוגיים חייבים להיות מוכנים לטפל בהם:
- כאשר המשימה היא לדרג תגובה בסולם 1 עד 5, LLMs עשויים להפגין הטיה עקבית לכיוון דירוג ספציפי, ללא קשר לאיכות התגובה בפועל.
- כאשר משווים את התפוקה שלו לזו של דגמים אחרים, LLM בדרך כלל מראה העדפה לתגובה משלו.
- הרצף של מועמדי תגובה יכול מדי פעם להשפיע על ההערכה, כמו למשל, הדגמת העדפה לתשובת המועמד המוצגת הראשונה.
- לימודי תואר שני נוטים לכך בעד תגובות ארוכות יותר, גם אם הם מכילים שגיאות עובדתיות או שקשה יותר למשתמשים אנושיים להבין ולהשתמש בהם.
בהתחשב בחוסר השלמות הגלום בהערכות LLM, השילוב האסטרטגי של פיקוח ידני על ידי מעריכים אנושיים נותר שלב מומלץ ואין לוותר עליו מתהליך פיתוח יישומי ה-LLM שלך.
גישה היברידית
הגישה הרווחת היא למפתחים להישען בכבדות על הערכות אוטומטיות המבוצעות על ידי LLMs. זה מצייד אותם במנגנון משוב מיידי, המאפשר בחירת דגם מהירה, כוונון עדין והתנסות עם הנחיות מערכת מגוונות. המטרה היא להשיג מערכת בעלת ביצועים מיטביים המבוססים על הערכות אוטומטיות אלו. לאחר השלמת שלב ההערכה האוטומטית, השלב הבא כולל בדרך כלל צלילה עמוקה יותר עם מעריכים אנושיים איכותיים כדי לאמת את מהימנות ההערכה האוטומטית.
אבטחת הערכות אנושיות באיכות גבוהה עשויה להיות מאמץ יקר. למרות שזה לא פרגמטי לפנות לרמת בדיקה זו לאחר כל חידוד מערכת מינורי, הערכה אנושית היא שלב הכרחי לפני המעבר של מערכת LLM לסביבת ייצור. כפי שצוין קודם לכן, הערכות של LLMs יכולות לגלות הטיות ולהיות לא אמינות.
לאחר הפריסה, חיוני לאסוף משוב אמיתי ממשתמשי הקצה של היישומים המבוססים על LLM שלנו. משוב יכול להיות פשוט כמו שמשתמשים מדרגים תגובה כמועילה (אגודל למעלה) או לא מועילה (אגודל למטה), אבל באופן אידיאלי צריך להיות מלווה בהערות מפורטות המדגישות את החוזקות והחסרונות של התגובות של המודל.
עדכוני מודל בסיסיים או שינויים בשאילתות משתמשים עלולים לפגום בטעות בביצועי האפליקציה שלך או לחשוף חולשות סמויות. ניטור שוטף של ביצועי אפליקציית LLM מול הקריטריונים שהוגדרו שלנו נשאר קריטי לאורך כל חייו התפעוליים, כך שתוכל לזהות במהירות ליקויים מתעוררים ולטפל בהם. .
המנות העיקריות
הערכת הביצועים של מערכות מבוססות LLM מציבה אתגרים ייחודיים, המבדילה את המשימה מהערכות למידת מכונה קונבנציונלית. בתהליך הערכת מערכת LLM, יש לקחת בחשבון את השיקולים הקריטיים הבאים כדי ליישם את המתודולוגיה שלך:
- ערכות הערכה מותאמות: כדי להפיק תובנות ניתנות לפעולה, הכרחי לבנות מערכי הערכה חזקים וממוקדי יישומים. סטים אלה לא בהכרח צריכים להיות גדולים, אבל הם צריכים להכיל מגוון של דוגמאות מאתגרות.
- הרחבה דינמית של אתגרי הערכה: כאשר אתה מקבל משוב ממשתמשים, חיוני להרחיב ולחדד באופן איטרטיבי את מערך ההערכה כדי ללכוד אתגרים וניואנסים מתפתחים.
- מדדים כמותיים וקריטריונים איכותיים: האופי המורכב של לימודי תואר שני בחומק לרוב מדדים כמותיים פשוטים. חיוני לקבוע סט קריטריונים המותאמים למקרה השימוש הספציפי שלך, המאפשר הערכה יותר ניואנסית של ביצועי המודל.
- פונקציית משוב מאוחד: כדי לפשט את תהליך ההערכה, שקול שילוב של קריטריונים מרובים לפונקציית משוב יחידה וקוהרנטית.
- גישת הערכה היברידית: מינוף הן של LLMs והן של מעריכים אנושיים באיכות גבוהה בתהליך ההערכה שלך מציע פרספקטיבה מקיפה יותר ומניב את התוצאות האמינות והחסכוניות ביותר.
- ניטור רציף בעולם האמיתי: על ידי מיזוג משוב משתמשים עם פונקציית המשוב המאוחדת, אתה יכול לנטר ולכוונן באופן רציף את ביצועי LLM, ולהבטיח התאמה עקבית עם דרישות העולם האמיתי.
נהנים מהמאמר הזה? הירשם לעדכוני מחקר AI נוספים.
נודיע לך כשנפרסם מאמרים נוספים בנושא זה.
מוצרים מקושרים
- הפצת תוכן ויחסי ציבור מופעל על ידי SEO. קבל הגברה היום.
- PlatoData.Network Vertical Generative Ai. העצים את עצמך. גישה כאן.
- PlatoAiStream. Web3 Intelligence. הידע מוגבר. גישה כאן.
- PlatoESG. רכב / רכבים חשמליים, פחמן, קלינטק, אנרגיה, סביבה, שמש, ניהול פסולת. גישה כאן.
- PlatoHealth. מודיעין ביוטכנולוגיה וניסויים קליניים. גישה כאן.
- ChartPrime. הרם את משחק המסחר שלך עם ChartPrime. גישה כאן.
- BlockOffsets. מודרניזציה של בעלות על קיזוז סביבתי. גישה כאן.
- מקור: https://www.topbots.com/llm-performance-evaluation/
- :יש ל
- :הוא
- :לֹא
- :איפה
- $ למעלה
- 1
- 10
- 7
- a
- אודות
- קביל
- נלווה
- חֶשְׁבּוֹן
- דיוק
- מדויק
- להשיג
- רכישה
- ממשי
- כתובת
- מתקדם
- יתרונות
- לאחר
- נגד
- לְקַבֵּץ
- AI
- ai מחקר
- יישור
- מאפשר
- לבד
- גם
- חלופה
- תמיד
- an
- ו
- אחר
- לענות
- תשובות
- כל
- בנפרד
- בקשה
- פיתוח אפליקציות
- יישומים
- גישה
- גישות
- ARE
- מאמר
- מאמרים
- AS
- לְהַעֲרִיך
- הערכה
- המשויך
- At
- תכונות
- אוטומטי
- מכני עם סלילה אוטומטית
- זמין
- מְמוּצָע
- לחכות
- בסיס
- מבוסס
- BE
- לפני
- מעבר
- הטיות
- מגביר
- בוט
- שניהם
- רחב
- בִּניָן
- עסקים
- אבל
- by
- CAN
- מועמד
- מועמדים
- קיבולת
- ללכוד
- מקרה
- מקרים
- נתפס
- לאתגר
- האתגרים
- אתגר
- chatbot
- בחרו
- קוהרנטי
- איסוף
- שילוב
- מגיע
- הערות
- Common
- לעומת
- השוואה
- השלמת
- מַקִיף
- לשקול
- שיקולים
- עִקבִי
- אילוצים
- לבנות
- להכיל
- ברציפות
- מקובל
- ליבה
- לתקן
- עלות תועלת
- יקר
- עלויות
- יכול
- כיסוי
- לִיצוֹר
- הקריטריונים
- קריטי
- מכריע
- נוֹכְחִי
- מנהג
- לקוח
- שירות לקוחות
- ימים
- עמוק
- עמוק יותר
- בְּרִירַת מֶחדָל
- מוגדר
- סופי
- להתעמק
- הפגנה
- פריסה
- פריסות
- מעוצב
- עיצובים
- מְפוֹרָט
- מפתחים
- צעצועי התפתחות
- אחר
- מוצג
- מובהק
- לא
- תחום
- לא
- מטה
- חסרונות
- ראוי
- דינמי
- e
- כל אחד
- מוקדם יותר
- יעילות
- יעיל
- או
- אלמנטים
- מתעורר
- להדגיש
- מה שמאפשר
- להקיף
- מאמץ
- מבטיח
- הבטחתי
- מִפְעָל
- סביבה
- שגיאות
- מַהוּת
- חיוני
- להקים
- להעריך
- הערכה
- הערכה
- הערכות
- אֲפִילוּ
- כל
- מתפתח
- דוגמה
- דוגמאות
- Excel
- יצא לפועל
- להתקיים
- לְהַרְחִיב
- הרחבה
- יקר
- ניסיוני
- הקל
- מקרטע
- מהיר
- טובה
- אפשרי
- מָשׁוֹב
- מעטים
- ראשון
- להתמקד
- הבא
- בעד
- פוּרמָט
- בתדירות גבוהה
- ידידותי
- החל מ-
- פונקציה
- יתר על כן
- ללקט
- כללי
- בדרך כלל
- ליצור
- נוצר
- אמיתי
- לקבל
- נתן
- מטרה
- זהב
- תקן הזהב
- גדל
- אַחֲרָיוּת
- לקרות
- קשה
- רתימה
- יש
- יש
- בִּכְבֵדוּת
- באיכות גבוהה
- גבוה יותר
- הדגשה
- הוליסטית
- איך
- איך
- אולם
- HTTPS
- בן אנוש
- היברידי
- i
- אידאל
- באופן אידיאלי
- לזהות
- זיהוי
- if
- מיידי
- הֶכְרֵחִי
- ליישם
- חשיבות
- מרשים
- in
- לכלול
- כלול
- מצביע על
- לְהוֹדִיעַ
- הטמון
- בתחילה
- בהתחלה
- קלט
- תשומות
- תובנות
- למשל
- משולב
- פנימי
- אל תוך
- IT
- שֶׁלָה
- עצמו
- jpg
- מפתח
- לדעת
- שפה
- גָדוֹל
- גדול יותר
- מנהיגים
- למידה
- הכי פחות
- לתת
- רמה
- תנופה
- מינוף
- החיים
- מעגל החיים
- כמו
- סְבִירוּת
- מגבלות
- LLM
- LLP
- עוד
- מכונה
- למידת מכונה
- שמירה
- מדריך ל
- דבר
- max-width
- מאי..
- מֵכָנִי
- מכניקה
- מנגנון
- רפואי
- סתם
- מיזוג
- מידע נוסף
- שיטה
- מֵתוֹדוֹלוֹגִיָה
- שיטות
- קַפְּדָנִי
- מדדים
- יכול
- קטין
- מַטעֶה
- ML
- מודל
- מודלים
- צג
- ניטור
- יותר
- יותר יעיל
- רוב
- מספר
- צריך
- טבע
- בהכרח
- צורך
- חדש
- הבא
- בייחוד
- ציין
- יעדים
- of
- המיוחדות שלנו
- לעתים קרובות
- on
- פעם
- ONE
- מתמשך
- להפעיל
- מבצעי
- הזדמנות
- אופטימלי
- or
- אחר
- שלנו
- תוצאות
- תפוקה
- יותר
- מֶחדָל
- שֶׁלוֹ
- זוגות
- הגדול ביותר
- מסוים
- הפסקה
- ביצועים
- ביצוע
- פרספקטיבה
- שלב
- אפלטון
- מודיעין אפלטון
- אפלטון נתונים
- תרגול
- פרגמטי
- מוּכָן
- להציג
- מוצג
- מתנות
- תיעדוף
- הליך
- תהליך
- תהליכים
- לייצר
- הפקה
- פרויקטים
- מוכח
- לספק
- שאלות ותשובות
- אֵיכוּתִי
- תכונות
- איכות
- כמותי
- שאילתות
- שאלות
- מהירות
- רכס
- ציון
- במקום
- דירוג
- עולם אמיתי
- תחום
- לקבל
- לחדד
- ללא קשר
- הירשם
- לשחרר
- רלוונטי
- אמינות
- אָמִין
- הסתמכות
- שְׂרִידִים
- נציג
- בקשות
- לדרוש
- דרישות
- דורש
- מחקר
- Resort
- תגובה
- תגובות
- תוצאות
- מגלה
- קַפְּדָנִי
- חָסוֹן
- הפעלה
- אותו
- סולם
- תרחישים
- ציון
- בדיקה
- לחפש
- בחירה
- מבחר
- רצף
- סט
- סטים
- הצבה
- הגדרות
- משמרות
- חסרונות
- צריך
- סִימָן
- פָּשׁוּט
- לפשט
- יחיד
- קטן יותר
- So
- אך ורק
- כמה
- ספציפי
- ספֵּקטרוּם
- תֶקֶן
- התחלה
- שלב
- צעדים
- עוד
- פשוט
- אסטרטגי
- מבחינה אסטרטגית
- לייעל
- חוזק
- נושא
- באופן משמעותי
- כזה
- סיכום
- מעולה
- תמיכה
- SWIFT
- מערכת
- מערכות
- מותאם
- לקחת
- משימות
- זה אחר זה
- יעד
- ממוקד
- המשימות
- נבחרת
- טכני
- טכניקות
- טכנולוגיה
- מבחן
- בדיקות
- זֶה
- השמיים
- שֶׁלָהֶם
- אותם
- אז
- שם.
- אלה
- הֵם
- זֶה
- דרך
- בכל
- דורש זמן רב
- פִּי
- ל
- צליל
- עליון
- לקראת
- מסורתי
- המעבר
- בדרך כלל
- להבין
- הבנה
- לא צפוי
- בלתי צפוי
- מאוחד
- ייחודי
- בניגוד
- בלתי צפוי
- עדכונים
- להשתמש
- במקרה להשתמש
- מְשׁוּמָשׁ
- משתמש
- משתמשים
- באמצעות
- בְּדֶרֶך כְּלַל
- לנצל
- מנוצל
- לְאַמֵת
- מגוון
- באמצעות
- we
- אינטרנט
- בניית אתרים
- שבועות
- מתי
- אם
- אשר
- בזמן
- רחב יותר
- יצטרך
- עם
- בתוך
- לְלֹא
- עובדים
- עוֹלָם
- עוד
- תשואות
- אתה
- זפירנט