Предприятия сталкиваются с огромным количеством больших языковых моделей (LLMS), из которых можно выбрать. С новыми выпусками, такими как Llama 3.3, наряду с такими моделями, как Google Gemma и Microsoft PHI, выбор никогда не был таким разнообразным. Когда вы царапаете под поверхностью, выбор также становится сложным.
Для предприятий, стремящихся использовать LLM, чат -боты и агентские системы, задача состоит в том, чтобы оценить, какая модель соответствует их уникальным требованиям, сокращая шум традиционных критериев и поверхностных показателей.
Недостатки стандартных метрик
Хотя большинство показателей оценки являются академически надежными, они не могут учитывать нюансированные потребности предприятий. Инструменты, такие как недоумение и BLEU (двуязычная оценка), обычно используются в исследованиях для измерения прогнозной точности или выравнивания с помощью эталонных текстов. Тем не менее, их практическая полезность для предприятий ограничена.
Возьмите, например, смущение. Несмотря на то, что он предназначен для оценки способности модели прогнозировать образцы текста, он мало говорит о том, насколько хорошо эта модель может обрабатывать специфичный для отрасли жаргон, интерпретировать сложные отношения или предоставить действенную информацию для экспертных областей. Аналогичным образом, изначально разработанные для машинного перевода, BLEU часто вознаграждает модели за строгие приверженности к эталонным выходам. Это может препятствовать творчеству и гибкости в областях, где динамические ответы имеют решающее значение. Чат-бот, забитый на BLEU, может жестко следовать заранее определенным сценариям, но не может эффективно обрабатывать нюансированные запросы клиентов.
Предприятия часто разочаровываются моделями, которые на бумаге должны работать хорошо, потому что они преуспевают в этих показателях. На самом деле модели не хватают при применении к реальным проблемам.
Проблема синтетических данных
Другое значительное препятствие связано с зависимостью многих моделей с открытым исходным кодом на синтетических данных обучения. Синтетические наборы данных, часто генерируемые широко используемыми крупными языковыми моделями (LLMS), такими как GPT-4, обеспечивают более быстрые циклы разработки, но могут вводить системные смещения. Если результаты GPT-4 не смогут понять нюансы законных текстов, модели, обученные на этих результатах, также, вероятно, не смогут захватить эти сложности
Эта зависимость от синтетических данных создает риск обратной связи, где модели, обученные таким наборам данных, имитируют закономерности и смещения из исходного генератора, а не развития подлинного понимания. Эта проблема усугубляется с использованием возможностей LLM-As-A-a-Judge, с этим методом оценки точности, укрепляя смещения от синтетических данных, которым обучаются многие модели LLM-As-A-a-Sudge.
Предприятия могут ошибочно доверять этим моделям на основе, казалось бы, сильных показателей оценки, только чтобы обнаружить позже, что им не хватает глубины, необходимой для специализированных задач. Для большинства предприятий решение заключается в моделях тонкой настройки с данными, специфичными для домена. Модели, обученные на заказу данных, могут продемонстрировать значительно улучшенную производительность в специализированных задачах. Тем не менее, тонкая настройка является ресурсной и требует доступа к высококачественным данным, что делает его сложным, но необходимым шагом для многих организаций.
Контекст чувствительности
Различные модели демонстрируют различные сильные и слабые стороны в отношении чувствительности контекста, что является важным фактором для бизнес -приложений. Например, модели Meta Llama являются искусными в поддержании контекстуального понимания в течение длительного взаимодействия. Они хорошо подходят для случаев использования, требующих расширенных рассуждений, таких как юридический или медицинский анализ.
В отличие от этого, модели Google Gemma преуспевают в задачах общего назначения, но борются с приложениями, требующими глубоких, специфичных для домена опыта. Точно так же, хотя и сильны в творческих и исследовательских задачах, модели Microsoft PHI иногда могут отклоняться от строгих инструкций. Это может быть преимуществом в некоторых контекстах, а также ответственности в отраслях, где соответствие нормативным требованиям имеет решающее значение. Чтобы точно оценить значение каждой модели, любая структура оценки должна учитывать нюансы и тенденции каждой модели.
Разработка эффективной структуры оценки
Модели также должны быть оценены на основе сценариев, которые отражают конкретные варианты использования организации и возможности. Например, финансовое учреждение может определить приоритет тестированию способности модели анализировать нормативные документы, гарантируя, что оно может обрабатывать плотный, структурированный язык, обычный в документах соблюдения. Аналогичным образом, поставщику медицинских услуг может потребоваться сосредоточиться на способности модели интерпретировать клинические заметки, часто требующие понимания медицинской терминологии и специфического для пациента контекста. Сценарии оценки адаптации для согласования с этими практическими приложениями гарантируют, что выбранная модель дает значимые результаты для пользователей с глубоким опытом домена.
Организации должны избегать чрезмерной зависимости от синтетических данных во время тестирования. Вместо этого они должны принять сбалансированный подход, используя сочетание реальных и доменных наборов данных. Этот метод помогает раскрыть потенциальные предубеждения, которые могут остаться незамеченными, и гарантирует, что модель может управлять тонкостями и изменчивости фактических бизнес -сред. Данные реального мира предлагают более точное отражение проблем модели на практике, что приводит к лучшей долгосрочной производительности и надежности.
После развертывания производительность модели должна непрерывно контролироваться для выявления и решения любых отклонений от ожидаемого поведения. Реальное тестирование в производственных средах дает бесценную информацию о том, как модель адаптируется к динамическим условиям. Регулярно просматривая результаты и показатели эффективности, организации могут вносить итерационные улучшения и уточнить свои системы ИИ, гарантируя, что они остаются в соответствии с развивающимися потребностями бизнеса.
Наконец, методы поиска-аугированного поколения (RAG) могут быть особенно полезны в бизнес-контекстах, повышая надежность модельных результатов за счет интеграции внешних знаний. Оценка способности модели включать эти внешние данные в свои ответы имеет решающее значение для понимания ее практической полезности. Сильная производительность в оценке контекста обеспечивает уверенность в том, что модель может эффективно адаптироваться к сложным, богатым информационным сценариям и предоставлять результаты, которые соответствуют нюансам конкретных бизнес-требований
2025 год будет годом, когда организации все больше стремятся получать ценность от моделей, в которые они так сильно вложили. Доверие, что результаты будут точными, и иметь здесь достаточный опыт будет ключевым. Предприятия должны подходить к оценке модели с осторожностью и точностью. Общедоступные тесты могут предложить отправную точку. Тем не менее, в реальном успехе требуется более детальная стратегия, приоритетная потребностями, специфичными для домена, разнообразное тестирование данных и глубокое понимание чувствительности контекста.
Trending Stories youtube.com/thenewstack Tech движется быстро, не пропустите эпизод. Подпишитесь на наш канал YouTube, чтобы транслировать все наши подкасты, интервью, демонстрации и многое другое. Группа подпишитесь с эскизом. Виктор Ботек является соучредителем и техническим директором Iris.AI, ведущим поставщиком двигателей ИИ для глубоких знаний и текстового понимания. С опытом работы в области исследований ИИ и разработки программного обеспечения Виктор управляет созданием инструментов Iris.AI для улучшения ИИ … Подробнее от Виктора Ботев.
