Azure
Při hodnocení modelu LLM obvykle odpovídáte na otázky, jako jsou například tyto:
Malé změny (úprava výzvy, změna verze modelu nebo nová data v pracovním postupu) můžou změnit kvalitu výstupu. Díky hodnocení si týmy mohou těchto změn všimnout a reagovat na ně ještě dříve, než se projeví jako problémy, které uvidí uživatelé.
Hodnocení velkých jazykových modelů obvykle kombinuje automatizované metriky, srovnávací testy a kontrolu člověkem, aby identifikovalo silné stránky, slabiny a regresi. K tomu může docházet v různých fázích napříč produkčními prostředími.
Běžné přístupy k hodnocení
Tato hodnocení mohou probíhat v kterékoli nebo ve všech těchto fázích:
Hodnocení modelů LLM pomáhá organizacím ověřit, zda odpovědi generované AI jsou přesné, důvěryhodné a v souladu s úmyslem uživatelů – což je nejdůležitější, když tyto systémy podporují skutečnou práci v podnikovém prostředí.
V praxi pomáhá týmům:
Hodnocení LLM hraje zásadní roli v různých fázích a scénářích použití v podnikovém prostředí. Organizace mohou proaktivně zachovávat standardy přesnosti, bezpečnosti a souladu s obchodními požadavky tím, že systematicky posuzují, jak si modely LLM vedou v různých scénářích, které mohou zahrnovat zpracování uživatelských dotazů, integraci načtených informací a volání kognitivních služeb, jako jsou rozhraní API pro zpracování jazyka nebo obrazu.
Ověřování chatbotů
Týmy často testují chatboty vytvořené pomocí modelů generativního předem vycvičeného transformátoru (GPT), aby ověřily, že jejich odpovědi:
Monitorování systémů RAG
V případě prostředí RAG pomáhá hodnocení modelů LLM ověřit, že systémy:
Odhalování halucinací nebo zaujatosti v podnikových aplikacích
Ve firemních pracovních postupech týmy často hledají vzory, jako jsou:
Porovnávání modelů a bezpečné provádění iterací
Konzistentní hodnocení modelů LLM při rozhodování mezi modely nebo při úpravách výzev poskytuje týmům způsob, jak porovnávat výsledky a provádět aktualizace s větší jistotou. Pravidelná hodnocení pomáhají určit, který model poskytuje nejspolehlivější výstupy pro konkrétní úkoly. Tento proces také umožňuje týmům rychle odhalit problémy a implementovat vylepšení bez rizika neúmyslných následků.
Protože se modely LLM častěji objevují v klíčových podnikově důležitých pracovních postupech a aplikacích kognitivní AI, stává se hodnocení klíčovou součástí každodenního provozu AI. Místo toho, aby týmy považovaly hodnocení za jednorázový krok, přechází mnoho z nich k postupům, které odpovídají tomu, jak se systémy LLM v čase skutečně mění, například:
Rostoucím trendem je používat modely LLM k hodnocení či posuzování výstupů ve velkém měřítku – zejména u úkolů, u nichž je obtížné jednoduchými pravidly typu „splnil/nesplnil“ vyjádřit hodnocení „dobré“. Tento přístup může doplňovat kontrolu člověkem a další kontroly, zejména v případech, kdy týmy usilují o zkrácení cyklů zpětné vazby.
Offline testování má stále svůj význam, ale nezachytí vše, co se stane po uvedení systému na trh. Proto se průběžné hodnocení v produkci stává běžnější. V praxi to znamená pravidelně kontrolovat výstupy po vydáních, změnách dat nebo aktualizacích pracovního postupu, aby se problémy s kvalitou objevily včas.
