מדריך למתחילים להערכת מודלים של שפה גדולה

במשך זמן רב, בני אדם נפרסו כדי לבצע כמה מהמשימות המיותרות ביותר בשם תהליכים וזרימות עבודה. הקדשה זו של כוח אנושי לביצוע עבודות מונוטוניות הביאה לניצול מופחת של יכולות ומשאבים לפתרון בעיות שדורשות למעשה יכולות אנושיות.

עם זאת, עם תחילתה של בינה מלאכותית (AI), במיוחד Gen AI והטכנולוגיות הנלוות לה, כגון Large Language Models (LLMs), ביצענו בהצלחה משימות מיותרות אוטומטיות. זה סלל את הדרך לבני אדם לחדד את כישוריהם ולקחת על עצמם אחריות נישה שיש לה השפעה ממשית בעולם האמיתי.

במקביל, ארגונים חשפו פוטנציאל חדש יותר לבינה מלאכותית בצורה של מקרי שימוש ויישומים בזרמים מגוונים, והם מסתמכים עליהם יותר ויותר לתובנות, יישומיות, פתרונות סכסוכים ואפילו תחזיות תוצאות. סטטיסטיקות גם מגלות שעד שנת 2025, למעלה מ-750 מיליון אפליקציות יופעלו על ידי תואר שני במשפטים (LLMs).

ככל ש-LLM זוכים לבולטות מוגברת, מומחי הטכנולוגיה ומפעלי הטכנולוגיה עלינו לפתוח את רמה 2, המבוססת על היבטי AI אחראיים ואתיים. עם LLMs שמשפיעים על החלטות בתחומים רגישים כמו בריאות, משפטי, שרשרת אספקה ​​ועוד, המנדט לדגמים חסיני תקלות ואטומים הופך לבלתי נמנע.

אז איך אנחנו מבטיחים ש-LLMs אמינים? כיצד נוסיף שכבה של אמינות ואחריות בזמן פיתוח לימודי LLM?

הערכת תואר שני במשפטים (LLM) היא התשובה. במאמר זה, נפרט באופן אנקדוטי מהי הערכת תואר שני במשפטים, כמה מדדים של הערכת תואר שני במשפטים , חשיבותה ועוד.

בואו נתחיל.

מהי הערכת LLM?

במילים הפשוטות ביותר, הערכת LLM היא תהליך של הערכת הפונקציונליות של LLM בהיבטים הסובבים:

• דיוק
• יְעִילוּת
• סומך
• ובטיחות

ההערכה של LLM משמשת עדות לביצועיו ומעניקה למפתחים ולבעלי עניין הבנה ברורה לגבי החוזקות שלו, המגבלות, היקף השיפור שלו ועוד. נוהלי הערכה כאלה גם מבטיחים שפרויקטים של LLM עוברים אופטימיזציה ומכויל באופן עקבי, כך שהם מתואמים באופן תמידי עם היעדים העסקיים והתוצאות המיועדות.

[קראו גם: בינה מלאכותית רב-מודאלית: המדריך המלא לנתוני הדרכה ויישומים עסקיים ]

למה אנחנו צריכים להעריך LLMs?

לימודי תואר שני כמו GPT 4.o, Gemini ועוד הופכים להיות יותר ויותר אינטגרליים בחיי היומיום שלנו. מלבד היבטים צרכניים, ארגונים מתאמים ומאמצים את ה-LLM לביצוע מספר עצום של משימות ארגוניות שלהם באמצעות פריסת צ'טבוטים, בתחום הבריאות לאוטומטיות תזמון פגישות, בלוגיסטיקה לניהול צי ועוד.

ככל שהתלות במודלים LLM גוברת, הופך חיוני שמודלים כאלה ייצרו תגובות מדויקות ובהקשר. תהליך הערכת LLM מסתכם בגורמים כגון:

• שיפור הפונקציונליות והביצועים של LLMs וחיזוק האמינות שלהם
• שיפור הבטיחות על ידי הבטחת הפחתת ההטיות ויצירת תגובות מזיקות ושנאה
• עונה על הצרכים של המשתמשים כך שהם מסוגלים ליצור תגובות כמו אנושיות במצבים מזדמנים וקריטיים כאחד.
• זיהוי פערים במונחים של תחומים שמודל טעון שיפור
• אופטימיזציה של התאמת תחום לאינטגרציה חלקה בתעשייה
• בדיקת תמיכה רב לשונית ועוד

יישומים של הערכת ביצועים LLM

LLMs הן פריסות קריטיות בארגונים. אפילו ככלי לצרכן, ל-LLM יש השלכות רציניות בקבלת החלטות.

זו הסיבה שהערכה קפדנית שלהם היא מעבר לתרגיל אקדמי. זהו תהליך קפדני שצריך להטמיע ברמת התרבות כדי להבטיח שההשלכות השליליות לא יקבלו.

כדי לתת לך הצצה מהירה למה חשובות הערכות LLM, הנה כמה סיבות:

הערכת ביצועים

ביצועי LLM הם משהו שעובר אופטימיזציה באופן עקבי גם לאחר הפריסה. ההערכות שלהם נותנות מבט ממעוף הציפור על האופן שבו הם מבינים את השפה ואת הקלט האנושי, כיצד הם מעבדים את הדרישות במדויק, ושליפה של מידע רלוונטי.

זה נעשה באופן נרחב על ידי שילוב של מדדים מגוונים התואמים עם LLM ויעדים עסקיים.

זיהוי והקטנת הטיות

הערכות LLM ממלאות תפקיד מכריע בזיהוי וביטול הטיה ממודלים. במהלך שלב אימון המודל, הטיה באמצעות מערכי נתונים של אימון מוצגת. מערכי נתונים כאלה מביאים לרוב לתוצאות חד-צדדיות שהן דעות קדומות מולד. וארגונים לא יכולים להרשות לעצמם להשיק LLMs עמוסים בהטיה. כדי להסיר באופן עקבי הטיה ממערכות, נערכות הערכות כדי להפוך את המודל לאובייקטיבי ואתי יותר.

הערכת אמת קרקעית

שיטה זו מנתחת ומשווה תוצאות שנוצרו על ידי LLMS עם עובדות ותוצאות בפועל. על ידי תיוג תוצאות, התוצאות נשקללות מול הדיוק והרלוונטיות שלהן. אפליקציה זו מאפשרת למפתחים להבין את החוזקות והמגבלות של המודל, ומאפשרת להם להמשיך ולנקוט באמצעי תיקון וטכניקות אופטימיזציה.

השוואת מודלים

אינטגרציות ברמת הארגון של LLMs מערבים גורמים מגוונים כגון מיומנות התחום של המודל, מערכי הנתונים עליהם הוא מאומן ועוד. במהלך שלב המחקר האובייקטיבי, LLMs מוערכים על סמך המודלים שלהם כדי לעזור לבעלי עניין להבין איזה מודל יציע את התוצאות הטובות והמדויקות ביותר עבור תחום העסקים שלהם.

מסגרות הערכה של LLM

קיימות מסגרות ומדדים מגוונים להערכת הפונקציונליות של תוכניות לימודים למשפטים (LLM). עם זאת, אין כלל אצבע ליישום וההעדפה למסגרת הערכה של תוכניות לימודים למשפטים מסתכמת בדרישות ומטרות ספציפיות של הפרויקט. מבלי להיכנס לטכניות יתר, בואו נבין כמה מסגרות נפוצות.

הערכה ספציפית להקשר

מסגרת זו שוקלת את התחום או ההקשר העסקי של ארגון ואת מטרת העל שלו מול הפונקציונליות של ה-LLM הנבנה. גישה זו מבטיחה שהתגובות, הטון, השפה והיבטים אחרים של הפלט מותאמים להקשר ולרלוונטיות ושאין הקצאות כדי למנוע נזק למוניטין.

לדוגמה, LLM שנועד לפרוס בבתי ספר או במוסדות אקדמיים יוערך עבור שפה, הטיה, מידע מוטעה, רעילות ועוד. מצד שני, LLM הנפרס כצ'אט בוט לחנות eCommerce יוערך עבור ניתוח טקסט, דיוק פלט שנוצר, יכולת לפתור קונפליקטים במינימום שיחה ועוד.

להבנה טובה יותר, הנה רשימה של מדדי הערכה אידיאליים להערכה ספציפית להקשר:

הערכה מונחית משתמש

זה נחשב כסטנדרט הזהב של הערכות, זה כרוך בנוכחות של אדם בבדיקה מדוקדקת של ביצועי LLM. למרות שזה מדהים להבין את המורכבויות הכרוכות בהנחיות ובתוצאות, זה לוקח הרבה זמן, במיוחד כשמדובר בשאיפות בקנה מידה גדול.

מדדי UI/UX

יש את הביצועים הסטנדרטיים של LLM בצד אחד ויש חווית משתמש בצד השני. לשניהם יש הבדלים בולטים בכל הנוגע לבחירת מדדי הערכה. כדי להתחיל את התהליך, אתה יכול לשקול גורמים כגון:

• שביעות רצון המשתמש: איך מרגיש משתמש בעת שימוש ב-LLM? האם הם מתוסכלים כאשר ההנחיות שלהם לא מובנות?
• זמן תגובה: האם משתמשים מרגישים שלוקח למודל יותר מדי זמן ליצור תגובה? עד כמה המשתמשים מרוצים מהפונקציונליות, המהירות והדיוק של דגם מסוים?
• שחזור שגיאות: טעויות קורות אבל האם ביעילות מודל מתקן את הטעות שלו ומייצר תגובה הולמת? האם הוא שומר על האמינות והאמון שלו על ידי יצירת תגובות אידיאליות?

מדדי חוויית משתמש קובעים אמת מידה להערכת תואר שני במשפטים (LLM) בהיבטים אלה, ומספקים למפתחים תובנות כיצד לייעל אותם לשיפור הביצועים.

משימות בנצ'מרק

אחת מהמסגרות הבולטות האחרות כוללת הערכות כגון MT Bench, AlpacaEval, MMMU, GAIA ועוד. מסגרות אלה מורכבות מקבוצות של שאלות ותשובות סטנדרטיות כדי לאמוד את הביצועים של מודלים. אחד ההבדלים העיקריים בין הגישות האחרות וזה שהן מסגרות גנריות שהן אידיאליות לניתוח אובייקטיבי של LLMs. הם פועלים על פני מערכי נתונים כלליים ועשויים שלא לספק תובנות חיוניות לפונקציונליות של מודלים ביחס לתחומים, כוונות או מטרה ספציפיים.

הערכת מודל LLM לעומת LLM System Evaluationz

בואו נלך קצת יותר לעומק בהבנת הסוגים השונים של טכניקות הערכה של LLM. על ידי היכרות עם ספקטרום כולל של מתודולוגיות הערכה, מפתחים ובעלי עניין נמצאים בעמדה טובה יותר להעריך מודלים טוב יותר ולהתאים באופן הקשרי את מטרותיהם ותוצאותיהם.

מלבד הערכת מודל LLM, יש מושג מובהק שנקרא הערכת מערכת LLM. בעוד שהראשון עוזר לאמוד את הביצועים והיכולות האובייקטיביות של המודל, הערכת מערכת LLM מעריכה את הביצועים של המודל בהקשר, מסגרת או מסגרת ספציפיים. זה שם דגש על תחום המודל והיישום בעולם האמיתי והאינטראקציה של המשתמש סביבו.

הבנת ההבדלים בין הערכות מקוונות ולא מקוונות

ניתן להעריך לימודי LLM הן באופן מקוון והן במצב לא מקוון. כל אחד מציע סט משלו של יתרונות וחסרונות והוא אידיאלי לדרישות ספציפיות. כדי להבין זאת יותר, הבה נפרט את ההבדלים.

שיטות עבודה מומלצות להערכת LLM

בעוד שתהליך הערכת LLMs מורכב, גישה שיטתית יכולה להפוך אותו לחלק הן מהיבטי הפעילות העסקית והן מהיבטי הפונקציונליות של LLM. בואו נסתכל על כמה שיטות עבודה מומלצות להערכת LLMs.

שלב LLMOps

מבחינה פילוסופית, LLMOPS דומה ל-DevOps, ומתמקדת בעיקר באוטומציה, פיתוח מתמשך ושיתוף פעולה מוגבר. ההבדל כאן הוא ש-LLMOps מבסס שיתוף פעולה בין מדעני נתונים, צוותי תפעול ומפתחי למידת מכונה.

חוץ מזה, זה גם מסייע באוטומציה של צינורות למידת מכונה ויש לו מסגרות לניטור עקבי של ביצועי המודל לצורך משוב ואופטימיזציה. השילוב כולו של LLMOps מבטיח שהדגמים שלך ניתנים להרחבה, זריזים ואמינים מלבד הבטחת התאימות למנדטים ולמסגרות רגולטוריות.

הערכה מקסימלית בעולם האמיתי

אחת הדרכים שנבדקו בזמן ליישם תהליך הערכת LLM אטום היא לבצע כמה שיותר הערכות בעולם האמיתי. בעוד שהערכות בסביבות מבוקרות טובות לאמוד את יציבות המודל והתפקוד, מבחן הלקמוס טמון כאשר מודלים מקיימים אינטראקציה עם בני אדם בצד השני. הם נוטים לתרחישים בלתי צפויים ומשונים, מה שמאלץ אותם ללמוד טכניקות ומנגנוני תגובה חדשים.

ארסנל של מדדי הערכה

גישה מונוליטית להצגת מדדי הערכה מביאה רק תסמונת ראיית מנהרה לביצועי מודל. לקבלת השקפה הוליסטית יותר המציעה מבט כולל על ביצועי LLM, מומלץ שתהיה לך מדד ניתוח מגוון.

זה צריך להיות רחב וממצה ככל האפשר, כולל קוהרנטיות, שטף, דיוק, רלוונטיות, הבנת הקשר, זמן שליפה, ועוד. ככל שנקודות המגע של ההערכה יגדלו, כך האופטימיזציה טובה יותר.

[קראו גם: המגע האנושי: הערכת האפקטיביות של תואר שני במשפטים בעולם האמיתי ]

אמצעי מידה קריטיים למיטוב ביצועי LLM

הבנצ'מרק של מודל חיוני כדי להבטיח שתהליכי חידוד ואופטימיזציה יתחילו. כדי לסלול את הדרך לתהליך בנצ'מרק חלק חלק, נדרשת גישה שיטתית ומובנית. כאן אנו מזהים תהליך בן 5 שלבים שיעזור לך להשיג זאת.

• יצירת משימות ביצועים הכוללות משימות פשוטות ומורכבות מגוונות, כך שהשוואת ביצועים מתרחשת על פני הספקטרום של המורכבות והיכולות של המודל
• הכנת מערך נתונים, הכולל מערכי נתונים נטולי הטיה וייחודיים להערכת ביצועי המודל
• שילוב של שער LLM ותהליכי כוונון עדין כדי להבטיח ש-LLM יתמודדו בצורה חלקה עם משימות שפה
• הערכות באמצעות המדדים הנכונים כדי לגשת באופן אובייקטיבי לתהליך ההשוואה ולהניח בסיס איתן לפונקציונליות של המודל
• ניתוח תוצאות ומשוב איטרטיבי, מפעילים לולאה של תהליך אופטימיזציה של מסקנות לשיפור נוסף של ביצועי המודל

השלמת תהליך זה בן 5 השלבים תעניק לך הבנה הוליסטית של ה-LLM שלך והפונקציונליות שלו באמצעות תרחישים ומדדים מגוונים. כסיכום של מדדי הערכת הביצועים שבהם נעשה שימוש, הנה טבלה מהירה:

הערכת LLM: תהליך מורכב אך הכרחי

הערכת לימודי LLM היא טכנית ומורכבת ביותר. עם זאת, זה גם תהליך שאי אפשר לדלג עליו בהתחשב בחשיבותו. לדרך הטובה ביותר קדימה, ארגונים יכולים לערבב ולהתאים מסגרות להערכת LLM כדי להגיע לאיזון בין הערכת הפונקציונליות היחסית של המודלים שלהם לבין אופטימיזציה שלהם לאינטגרציה של תחום בשלב ה-GTM (Go To Market).

מלבד הפונקציונליות שלהם, הערכת LLM היא גם קריטית להגברת האמון בבניית מערכות AI. מכיוון ש-Shaip הוא חסיד של אסטרטגיות וגישות AI אתיות ואחראיות, אנו תמיד ערבים ומשמיעים טקטיקות הערכה מחמירות.

אנו באמת מאמינים שמאמר זה הציג בפניכם את הרעיון של הערכה של LLMs ושיש לכם מושג טוב יותר כיצד הוא חיוני לחדשנות בטוחה ומאובטחת ולקידום בינה מלאכותית.