Under lång tid har människor varit utplacerade för att utföra några av de mest överflödiga uppgifterna i namn av processer och arbetsflöden. Denna hängivenhet av mänsklig kraft att utföra monotona jobb har resulterat i minskat utnyttjande av förmågor och resurser för att lösa problem som faktiskt kräver mänskliga förmågor.
Men med uppkomsten av artificiell intelligens (AI), särskilt Gen AI och dess allierade teknologier som Large Language Models (LLMs), har vi framgångsrikt automatiserat redundanta uppgifter. Detta har banat väg för människor att förfina sina färdigheter och ta nischansvar som har verklig inverkan i verkligheten.
Samtidigt har företag avslöjat nyare potential för AI i form av användningsfall och applikationer i olika strömmar, och förlitar sig alltmer på dem för insikter, handlingsbara, konfliktlösningar och till och med förutsägelser om resultat. Statistik avslöjar också att 2025 kommer över 750 miljoner appar att drivas av LLM.
När LLM:er får ökad framträdande plats är det upp till oss tekniska experter och teknikföretag att låsa upp nivå 2, som bygger på ansvarsfulla och etiska AI-aspekter. Med LLM:er som påverkar beslut inom känsliga områden som sjukvård, juridik, försörjningskedjan och mer, blir mandatet för idiotsäkra och lufttäta modeller oundvikligt.
Så hur säkerställer vi att LLM:er är pålitliga? Hur lägger vi till ett lager av trovärdighet och ansvarsskyldighet när vi utvecklar LLM:er?
LLM utvärdering är svaret. I den här artikeln kommer vi anekdotiskt att bryta ner vad LLM-utvärdering är, några LLM-utvärderingsmått, dess betydelse och mer.
Låt oss börja.
Vad är LLM-utvärdering?
Med det enklaste av ord är LLM-utvärdering processen att bedöma funktionaliteten hos en LLM i aspekter kring:
- Noggrannhet
- Lönsamhet
- Litar
- Och säkerhet
Bedömningen av en LLM fungerar som ett vittnesbörd om dess prestanda och ger utvecklare och intressenter en tydlig förståelse för dess styrkor, begränsningar, förbättringsomfång och mer. Sådana utvärderingsmetoder säkerställer också att LLM-projekt konsekvent optimeras och kalibreras så att de ständigt är i linje med affärsmål och avsedda resultat.
Varför behöver vi utvärdera LLMs?
LLM som GPT 4.o, Gemini och fler blir allt mer integrerade i vår vardag. Förutom konsumentaspekter anpassar och antar företag LLM:er för att utföra en myriad av sina organisatoriska uppgifter genom distribution av chatbots, inom sjukvården för att automatisera mötesschemaläggning, inom logistik för flotthantering och mer.
När beroendet av LLM ökar, blir det avgörande för sådana modeller att generera svar som är korrekta och kontextuella. Processen LLM utvärdering kokar ner till faktorer som:
- Förbättra funktionaliteten och prestandan för LLM:er och stärka deras trovärdighet
- Förbättra säkerheten genom att säkerställa mildring av partiskhet och generering av skadliga och hatiska reaktioner
- Tillgodose användarnas behov så att de kan generera mänskliga svar i både tillfälliga och kritiska situationer
- Identifiera luckor i form av områden som en modell behöver förbättras
- Optimering av domänanpassning för sömlös branschintegration
- Testar flerspråkig support och mer
Tillämpningar av LLM Performance Evaluation
LLM:er är viktiga implementeringar i företag. Även som ett verktyg för en konsument har LLM allvarliga konsekvenser i beslutsfattande.
Det är därför en rigorös utvärdering av dem går utöver en akademisk övning. Det är en strikt process som måste inpräntas på kulturnivå för att säkerställa att negativa konsekvenser är i schack.
För att ge dig en snabb inblick i varför LLM-utvärderingar är viktiga, här är några anledningar:
Bedöm prestanda
LLM-prestanda är något som konsekvent optimeras även efter implementering. Deras bedömningar ger ett fågelperspektiv på hur de förstår mänskligt språk och input, hur de exakt bearbetar krav och hur de hämtar relevant information.
Detta görs i stor utsträckning genom att införliva olika mätvärden som är anpassade till LLM och affärsmål.
Identifiera och mildra bias
LLM-utvärderingar spelar en avgörande roll för att upptäcka och eliminera partiskhet från modeller. Under modellutbildningsfasen introduceras bias genom träningsdatauppsättningar. Sådana datamängder resulterar ofta i ensidiga resultat som är medfödda fördomar. Och företag har inte råd att lansera LLM:er laddade med partiskhet. För att konsekvent ta bort partiskhet från systemen görs utvärderingar för att göra modellen mer objektiv och etisk.
Ground Truth Evaluation
Denna metod analyserar och jämför resultat genererade av LLMS med faktiska fakta och resultat. Genom att märka resultat vägs resultaten mot deras noggrannhet och relevans. Denna applikation gör det möjligt för utvecklare att förstå styrkorna och begränsningarna hos modellen, vilket gör att de kan vidta korrigerande åtgärder och optimeringstekniker ytterligare.
Modelljämförelse
Integrationer på företagsnivå av LLM:er involverar olika faktorer såsom domänkompetensen hos modellen, datauppsättningarna som den har tränats på och mer. Under den objektiva forskningsfasen utvärderas LLMs baserat på deras modeller för att hjälpa intressenter att förstå vilken modell som skulle ge de bästa och exakta resultaten för deras bransch.
LLM utvärderingsramverk
Det finns olika ramverk och mått tillgängliga för att bedöma funktionaliteten hos LLM. Det finns dock ingen tumregel att implementera och preferensen för en LLM utvärderingsram kokar ner till specifika projektkrav och mål. Utan att bli för tekniskt, låt oss förstå några vanliga ramar.
Kontextspecifik utvärdering
Detta ramverk väger ett företags domän eller affärskontext och dess övergripande syfte mot funktionaliteten hos det LLM som byggs. Detta tillvägagångssätt säkerställer att svar, ton, språk och andra aspekter av produktionen är skräddarsydda för sammanhang och relevans och att det inte finns några anslag för att undvika skada på ryktet.
Till exempel kommer en LLM utformad för att distribueras i skolor eller akademiska institutioner att utvärderas för språk, partiskhet, desinformation, toxicitet och mer. Å andra sidan kommer en LLM som distribueras som en chatbot för en e-handelsbutik att utvärderas för textanalys, noggrannhet i genererad produktion, förmåga att lösa konflikter med minimal konversation och mer.
För bättre förståelse, här är en lista med utvärderingsmått som är idealiska för kontextspecifik utvärdering:
| Relevans | Stämmer modellens svar med en användares uppmaning/fråga? |
| Frågesvar noggrannhet | Detta utvärderar en modells förmåga att generera svar på direkta och enkla uppmaningar. |
| BLEU poäng | Förkortat som Bilingual Evaluation Understudy, bedömer detta en modells produktion och mänskliga referenser för att se hur nära svaren ligger på en människas. |
| Toxicitet | Detta kontrollerar om svaren är rättvisa och rena, utan skadligt eller hatiskt innehåll. |
| ROGUE poäng | ROGUE står för Recall-oriented Understudy For Gisting Evaluation och förstår förhållandet mellan referensinnehållet och dess genererade sammanfattning. |
| Hallucination | Hur korrekt och sakligt korrekt genereras ett svar av modellen? Hallucinerar modellen ologiska eller bisarra svar? |
Användardriven utvärdering
Anses som guldstandarden för utvärderingar, innebär detta närvaron av en människa i granskningen av LLM-prestationer. Även om detta är otroligt att förstå de krångligheter som är involverade i uppmaningar och resultat, är det ofta tidskrävande, särskilt när det kommer till storskaliga ambitioner.
UI/UX-mått
Det finns standardprestanda för en LLM på ena sidan och det finns användarupplevelse på den andra. Båda har stora skillnader när det gäller att välja utvärderingsmått. För att kickstarta processen kan du överväga faktorer som:
- Användarnöjdhet: Hur känner en användare när han använder en LLM? Blir de frustrerade när deras uppmaningar missförstås?
- Svarstid: Tycker användarna att modellen tar för mycket tid att generera ett svar? Hur nöjda är användarna med funktionaliteten, hastigheten och noggrannheten hos en viss modell?
- Felåterställning: Misstag händer men åtgärdar en modell effektivt sitt misstag och genererar ett lämpligt svar? Behåller den sin trovärdighet och förtroende genom att generera idealiska svar?
Användarupplevelsestatistik anger en LLM utvärdering benchmark i dessa aspekter, vilket ger utvecklare insikter om hur de kan optimera dem för prestanda.
Benchmark-uppgifter
Ett av de andra framträdande ramverken inkluderar bedömningar som MT Bench, AlpacaEval, MMMU, GAIA med flera. Dessa ramverk består av uppsättningar standardiserade frågor och svar för att mäta modellernas prestanda. En av de stora skillnaderna mellan de andra metoderna och detta är att de är generiska ramverk som är idealiska för objektiv analys av LLM. De fungerar över generiska datamängder och ger kanske inte avgörande insikter för modellernas funktionalitet med avseende på specifika domäner, avsikter eller syfte.
LLM-modellutvärdering vs. LLM System Evaluationz
Låt oss gå lite mer på djupet för att förstå de olika typerna av LLM-utvärderingstekniker. Genom att bli bekant med ett övergripande spektrum av utvärderingsmetoder har utvecklare och intressenter bättre förutsättningar att utvärdera modeller bättre och kontextuellt anpassa sina mål och resultat.
Förutom LLM-modellutvärdering finns det ett distinkt koncept som kallas LLM-systemutvärdering. Medan den förra hjälper till att mäta en modells objektiva prestanda och kapacitet, bedömer LLM-systemutvärdering en modells prestanda i ett specifikt sammanhang, miljö eller ramverk. Detta lägger tonvikten på en modells domän och verkliga tillämpning och en användares interaktion kring den.
| Modellutvärdering | Systemutvärdering |
| Den fokuserar på prestanda och funktionalitet hos en modell. | Den fokuserar på effektiviteten hos en modell med avseende på dess specifika användningsfall. |
| Generisk, allt omfattande utvärdering över olika scenarier och mätvärden | Snabb konstruktion och optimering för att förbättra användarupplevelsen |
| Inkorporering av mätetal som koherens, komplexitet, MMLU med mera | Inkorporering av mätvärden som återkallelse, precision, systemspecifika framgångsfrekvenser och mer |
| Utvärderingsresultat påverkar direkt den grundläggande utvecklingen | Utvärderingsresultat påverkar och förbättrar användarnas tillfredsställelse och interaktion |
Förstå skillnaderna mellan online- och offlineutvärderingar
LLM kan utvärderas både online och offline. Var och en har sin egen uppsättning för- och nackdelar och är idealisk för specifika krav. För att förstå detta ytterligare, låt oss bryta ner skillnaderna.
| Online utvärdering | Offline utvärdering |
| Utvärderingen sker mellan LLM:er och riktiga användarmatade data. | Detta genomförs i en medveten integrationsmiljö mot befintliga datamängder. |
| Detta fångar prestandan för en LLM live och mäter användarnöjdhet och feedback i realtid. | Detta säkerställer att prestanda uppfyller grundläggande funktionskriterier som är kvalificerade för att modellen ska tas live. |
| Detta är idealiskt som en övning efter lanseringen, som ytterligare optimerar LLM-prestanda för förbättrad användarupplevelse. | Detta är idealiskt som en övning före lansering, vilket gör modellen marknadsfärdig. |
LLM utvärdering bästa praxis
Även om processen att utvärdera LLM:er är komplex, kan ett systematiskt tillvägagångssätt göra det sömlöst ur både affärsverksamhet och LLM-funktionalitetsaspekter. Låt oss titta på några bästa metoder för att utvärdera LLM.
Inkludera LLMOPS
Filosofiskt liknar LLMOps DevOps, och fokuserar främst på automatisering, kontinuerlig utveckling och ökat samarbete. Skillnaden här är att LLMOps underbygger samarbete mellan datavetare, driftteam och maskininlärningsutvecklare.
Dessutom hjälper det också till att automatisera pipelines för maskininlärning och har ramverk för att konsekvent övervaka modellprestanda för feedback och optimering. Hela integreringen av LLMOps säkerställer att dina modeller är skalbara, smidiga och pålitliga förutom att de är kompatibla med mandat och regelverk.
Maximal verklig utvärdering
Ett av de beprövade sätten att implementera en lufttät LLM-utvärderingsprocess är att genomföra så många verkliga bedömningar som möjligt. Medan utvärderingar i kontrollerade miljöer är bra för att mäta modellstabilitet och funktionalitet, ligger lackmustestet när modeller interagerar med människor på andra sidan. De är benägna att drabbas av oväntade och bisarra scenarier, vilket tvingar dem att lära sig nya svarstekniker och mekanismer.
Ett arsenal av utvärderingsmått
Ett monolitiskt tillvägagångssätt för att presentera utvärderingsmått ger bara ett tunnelseendesyndrom för att modellera prestationer. För en mer holistisk syn som erbjuder en allomfattande syn på LLM-prestanda, föreslås det att du har en mångsidig analysmått.
Detta bör vara så brett och uttömmande som möjligt inklusive koherens, flyt, precision, relevans, kontextuell förståelse, tid det tar för hämtning och mer. Ju fler beröringspunkter bedömningen är, desto bättre blir optimeringen.
Kritiska benchmarkingåtgärder för att optimera LLM-prestanda
Benchmarking av en modell är avgörande för att säkerställa att förfining och optimeringsprocesser kickstartas. För att bana väg för en sömlös benchmarkingprocess krävs ett systematiskt och strukturerat tillvägagångssätt. Här identifierar vi en 5-stegsprocess som hjälper dig att uppnå detta.
- Sammanställning av benchmarkuppgifter som involverar olika enkla och komplexa uppgifter så att benchmarking sker över hela spektrumet av en modells komplexitet och kapacitet
- Datasetförberedelse, med fördomsfria och unika datauppsättningar för att bedöma en modells prestanda
- Integrering av LLM-gateway och finjusteringsprocesser för att säkerställa att LLM:er sömlöst hanterar språkuppgifter
- Bedömningar med hjälp av rätt mätetal för att objektivt närma sig benchmarkingprocessen och lägga en solid grund för modellens funktionalitet
- Resultatanalys och iterativ återkoppling, utlöser en slinga av slutledningsoptimeringsprocess för ytterligare förfining av modellens prestanda
Genomförandet av denna 5-stegsprocess ger dig en holistisk förståelse av din LLM och dess funktionalitet genom olika scenarier och mätvärden. Här är en kort tabell som en sammanfattning av de mätvärden för resultatutvärdering som används:
| metrisk | Syfte | Användningsfall |
| Bryderi | För att mäta eventuell osäkerhet vid förutsägelse av nästa token | Språkkunskaper |
| SKURK | För att jämföra referenstext och en modells utdata | Sammanfattningsspecifika uppgifter |
| Mångfald | För att utvärdera mångfalden av genererade utgångar | Variation och kreativitet i svar |
| Mänsklig utvärdering | Att ha människor i slingan för att avgöra subjektiv förståelse och erfarenhet av en modell | Sammanhållning och relevans |
LLM-utvärdering: En komplex men oumbärlig process
Att bedöma LLM är mycket tekniskt och komplext. Med det sagt är det också en process som inte går att hoppa över med tanke på dess avgörande betydelse. För den bästa vägen framåt kan företag blanda och matcha LLM-utvärderingsramverk för att hitta en balans mellan att bedöma den relativa funktionaliteten hos sina modeller och optimera dem för domänintegration i GTM-fasen (Go To Market).
Förutom deras funktionalitet är LLM-utvärdering också avgörande för att öka förtroendet för AI-system som företag bygger. Eftersom Shaip är en förespråkare för etiska och ansvarsfulla AI-strategier och tillvägagångssätt, garanterar vi alltid strikta bedömningstaktik.
Vi tror verkligen att den här artikeln introducerade dig till konceptet med utvärdering av LLM och att du har en bättre uppfattning om hur det är avgörande för säker och säker innovation och AI-framsteg.
