Hướng dẫn cho người mới bắt đầu đánh giá mô hình ngôn ngữ lớn

Từ lâu, con người đã được triển khai để thực hiện một số nhiệm vụ dư thừa nhất dưới danh nghĩa quy trình và quy trình làm việc. Sự cống hiến sức lực con người để thực hiện những công việc đơn điệu đã dẫn đến việc giảm khả năng sử dụng khả năng và nguồn lực để giải quyết những mối quan tâm thực sự đòi hỏi khả năng của con người.

Tuy nhiên, với sự ra đời của Trí tuệ nhân tạo (AI), cụ thể là Gen AI và các công nghệ liên quan của nó như Mô hình ngôn ngữ lớn (LLM), chúng tôi đã tự động hóa thành công các tác vụ dư thừa. Điều này đã mở đường cho con người trau dồi kỹ năng của mình và đảm nhận những trách nhiệm thích hợp có tác động thực tế đến thế giới thực.

Đồng thời, các doanh nghiệp đã phát hiện ra tiềm năng mới hơn của AI dưới dạng các trường hợp sử dụng và ứng dụng trong các luồng đa dạng, ngày càng dựa vào chúng để có được thông tin chi tiết, hành động, giải quyết xung đột và thậm chí cả dự đoán kết quả. Thống Kê cũng tiết lộ rằng đến năm 2025, hơn 750 triệu ứng dụng sẽ được cung cấp bởi LLM.

Khi LLM ngày càng nổi bật, các chuyên gia công nghệ và doanh nghiệp công nghệ của chúng tôi phải mở khóa cấp độ 2, dựa trên các khía cạnh AI có trách nhiệm và đạo đức. Với việc LLM ảnh hưởng đến các quyết định trong các lĩnh vực nhạy cảm như chăm sóc sức khỏe, pháp lý, chuỗi cung ứng, v.v., nhiệm vụ đối với các mô hình hoàn hảo và kín gió trở nên không thể tránh khỏi.

Vì vậy, làm thế nào để chúng tôi đảm bảo LLM là đáng tin cậy? Làm cách nào để chúng tôi tăng thêm độ tin cậy và trách nhiệm giải trình trong khi phát triển LLM?

Đánh giá LLM là câu trả lời. Trong bài viết này, chúng tôi sẽ chia nhỏ đánh giá LLM là gì, một số Các chỉ số đánh giá LLM, tầm quan trọng của nó và hơn thế nữa.

Băt đâu nao.

Đánh giá LLM là gì?

Nói một cách đơn giản nhất, đánh giá LLM là quá trình đánh giá chức năng của LLM ở các khía cạnh xung quanh:

• tính chính xác
• Hiệu quả
• SỰ TIN CẬY
• Và an toàn

Việc đánh giá LLM đóng vai trò là bằng chứng về hiệu suất của nó và giúp các nhà phát triển cũng như các bên liên quan hiểu rõ ràng về điểm mạnh, hạn chế, phạm vi cải tiến của nó, v.v. Các hoạt động đánh giá như vậy cũng đảm bảo các dự án LLM được tối ưu hóa và hiệu chỉnh một cách nhất quán để chúng luôn phù hợp với mục tiêu kinh doanh và kết quả dự kiến.

[Cũng đọc: AI đa phương thức: Hướng dẫn đầy đủ về dữ liệu đào tạo và ứng dụng kinh doanh]

Tại sao chúng ta cần đánh giá LLM?

LLM như GPT 4.o, Gemini và hơn thế nữa đang ngày càng trở nên không thể thiếu trong cuộc sống hàng ngày của chúng ta. Ngoài khía cạnh người tiêu dùng, các doanh nghiệp đang tùy chỉnh và áp dụng LLM để thực hiện vô số nhiệm vụ tổ chức của mình thông qua việc triển khai chatbot, trong chăm sóc sức khỏe để tự động lên lịch cuộc hẹn, trong hậu cần để quản lý đội xe, v.v.

Khi sự phụ thuộc vào LLM tăng lên, điều quan trọng đối với các mô hình như vậy là tạo ra phản hồi chính xác và phù hợp với ngữ cảnh. Quá trình của Đánh giá LLM tập trung vào các yếu tố như:

• Cải thiện chức năng và hiệu suất của LLM và củng cố độ tin cậy của chúng
• Tăng cường an toàn bằng cách đảm bảo giảm thiểu thành kiến ​​và tạo ra các phản ứng có hại và thù địch
• Đáp ứng nhu cầu của người dùng để họ có thể tạo ra phản hồi giống con người trong các tình huống thông thường và quan trọng
• Xác định những khoảng trống về các lĩnh vực mà mô hình cần cải thiện
• Tối ưu hóa khả năng thích ứng miền để tích hợp liền mạch trong ngành
• Thử nghiệm hỗ trợ đa ngôn ngữ và hơn thế nữa

Ứng dụng đánh giá hiệu suất LLM

LLM là những triển khai quan trọng trong doanh nghiệp. Ngay cả khi là một công cụ dành cho người tiêu dùng, LLM có ý nghĩa quan trọng trong việc ra quyết định.

Đó là lý do tại sao việc đánh giá chúng một cách nghiêm ngặt không chỉ là một bài tập học thuật. Đó là một quy trình nghiêm ngặt cần được khắc sâu ở cấp độ văn hóa để đảm bảo tránh xa những hậu quả tiêu cực.

Để giúp bạn có cái nhìn khái quát về lý do tại sao việc đánh giá LLM lại quan trọng, dưới đây là một số lý do:

Đánh giá hiệu suất

Hiệu suất LLM là thứ được tối ưu hóa nhất quán ngay cả sau khi triển khai. Các đánh giá của họ đưa ra cái nhìn toàn cảnh về cách họ hiểu ngôn ngữ và thông tin đầu vào của con người, cách họ xử lý các yêu cầu một cách chính xác cũng như việc truy xuất thông tin liên quan.

Điều này được thực hiện rộng rãi bằng cách kết hợp các số liệu đa dạng phù hợp với LLM và mục tiêu kinh doanh.

Xác định và giảm thiểu thành kiến

Đánh giá LLM đóng một vai trò quan trọng trong việc phát hiện và loại bỏ sai lệch khỏi các mô hình. Trong giai đoạn huấn luyện mô hình, độ lệch thông qua các tập dữ liệu huấn luyện được giới thiệu. Các bộ dữ liệu như vậy thường dẫn đến kết quả một chiều mang tính định kiến ​​bẩm sinh. Và các doanh nghiệp không đủ khả năng để tung ra LLM đầy thành kiến. Để loại bỏ một cách nhất quán sự thiên vị khỏi hệ thống, các đánh giá được tiến hành để làm cho mô hình trở nên khách quan và có đạo đức hơn.

Đánh giá sự thật cơ bản

Phương pháp này phân tích và so sánh kết quả do LLMS tạo ra với các dữ kiện và kết quả thực tế. Bằng cách dán nhãn kết quả, kết quả sẽ được cân nhắc dựa trên độ chính xác và mức độ phù hợp của chúng. Ứng dụng này cho phép các nhà phát triển hiểu được điểm mạnh và hạn chế của mô hình, cho phép họ thực hiện thêm các biện pháp khắc phục và kỹ thuật tối ưu hóa.

So sánh mô hình

Việc tích hợp LLM ở cấp độ doanh nghiệp liên quan đến nhiều yếu tố khác nhau như mức độ thành thạo về miền của mô hình, các bộ dữ liệu được đào tạo và hơn thế nữa. Trong giai đoạn nghiên cứu khách quan, LLM được đánh giá dựa trên mô hình của chúng để giúp các bên liên quan hiểu mô hình nào sẽ mang lại kết quả chính xác và tốt nhất cho ngành nghề kinh doanh của họ.

Khung đánh giá LLM

Có sẵn nhiều khung và số liệu khác nhau để đánh giá chức năng của LLM. Tuy nhiên, không có quy tắc chung nào để thực hiện và ưu tiên cho một Khung đánh giá LLM tập trung vào các yêu cầu và mục tiêu cụ thể của dự án. Không cần quá kỹ thuật, hãy cùng tìm hiểu một số framework phổ biến.

Đánh giá theo bối cảnh cụ thể

Khung này cân nhắc bối cảnh miền hoặc doanh nghiệp của doanh nghiệp và mục đích bao quát của nó so với chức năng của LLM đang được xây dựng. Cách tiếp cận này đảm bảo các câu trả lời, giọng điệu, ngôn ngữ và các khía cạnh khác của kết quả đầu ra được điều chỉnh phù hợp với bối cảnh và mức độ phù hợp, đồng thời không có sự chiếm đoạt để tránh thiệt hại về danh tiếng.

Ví dụ: LLM được thiết kế để triển khai trong các trường học hoặc tổ chức học thuật sẽ được đánh giá về ngôn ngữ, thành kiến, thông tin sai lệch, độc tính, v.v. Mặt khác, LLM đang được triển khai dưới dạng chatbot cho cửa hàng Thương mại điện tử sẽ được đánh giá về phân tích văn bản, độ chính xác của đầu ra được tạo ra, khả năng giải quyết xung đột trong cuộc trò chuyện tối thiểu và hơn thế nữa.

Để hiểu rõ hơn, đây là danh sách các số liệu đánh giá lý tưởng cho việc đánh giá theo ngữ cảnh cụ thể:

Đánh giá theo hướng người dùng

Được coi là tiêu chuẩn vàng để đánh giá, điều này liên quan đến sự hiện diện của con người trong việc xem xét kỹ lưỡng các buổi biểu diễn LLM. Mặc dù thật khó để hiểu được những điều phức tạp liên quan đến lời nhắc và kết quả, nhưng việc này thường tốn thời gian, đặc biệt khi đề cập đến những tham vọng quy mô lớn.

Số liệu UI/UX

Một bên là hiệu suất tiêu chuẩn của LLM và một bên là trải nghiệm người dùng. Cả hai đều có sự khác biệt rõ ràng khi lựa chọn thước đo đánh giá. Để bắt đầu quá trình, bạn có thể xem xét các yếu tố như:

• Sự hài lòng của người dùng: Người dùng cảm thấy thế nào khi sử dụng LLM? Họ có cảm thấy thất vọng khi lời nhắc của họ bị hiểu lầm không?
• Thời gian phản hồi: Người dùng có cảm thấy mô hình mất quá nhiều thời gian để tạo phản hồi không? Mức độ hài lòng của người dùng với chức năng, tốc độ và độ chính xác của một mô hình cụ thể?
• Phục hồi lỗi: Sai lầm xảy ra nhưng mô hình có khắc phục lỗi của mình một cách hiệu quả và tạo ra phản hồi thích hợp không? Liệu nó có giữ được uy tín và sự tin cậy bằng cách tạo ra những phản hồi lý tưởng không?

Số liệu trải nghiệm người dùng đặt ra Điểm chuẩn đánh giá LLM về các khía cạnh này, cung cấp cho nhà phát triển thông tin chuyên sâu về cách tối ưu hóa hiệu suất của chúng.

Nhiệm vụ điểm chuẩn

Một trong những khung nổi bật khác bao gồm các đánh giá như MT Bench, AlpacaEval, MMMU, GAIA, v.v. Các khung này bao gồm các bộ câu hỏi và câu trả lời được tiêu chuẩn hóa để đánh giá hiệu suất của các mô hình. Một trong những khác biệt chính giữa các phương pháp tiếp cận khác và đây là chúng là các khuôn khổ chung lý tưởng cho việc phân tích khách quan LLM. Chúng hoạt động trên các tập dữ liệu chung và có thể không cung cấp những hiểu biết quan trọng về chức năng của mô hình đối với các lĩnh vực, ý định hoặc mục đích cụ thể.

Đánh giá mô hình LLM Vs. Đánh giá hệ thống LLM

Chúng ta hãy đi sâu hơn một chút để hiểu các loại kỹ thuật đánh giá LLM khác nhau. Bằng cách làm quen với phạm vi bao quát của các phương pháp đánh giá, các nhà phát triển và các bên liên quan sẽ ở vị thế tốt hơn để đánh giá các mô hình tốt hơn và điều chỉnh mục tiêu cũng như kết quả của họ theo ngữ cảnh.

Ngoài việc đánh giá mô hình LLM, còn có một khái niệm riêng biệt gọi là đánh giá hệ thống LLM. Mặc dù cái trước giúp đánh giá hiệu suất và khả năng khách quan của mô hình, đánh giá hệ thống LLM đánh giá hiệu suất của mô hình trong bối cảnh, cài đặt hoặc khuôn khổ cụ thể. Điều này nhấn mạnh vào miền của mô hình và ứng dụng trong thế giới thực cũng như sự tương tác của người dùng xung quanh nó.

Hiểu sự khác biệt giữa đánh giá trực tuyến và ngoại tuyến

LLM có thể được đánh giá cả trực tuyến và ngoại tuyến. Mỗi loại đều có những ưu và nhược điểm riêng và lý tưởng cho các yêu cầu cụ thể. Để hiểu điều này hơn nữa, chúng ta hãy chia nhỏ sự khác biệt.

Thực tiễn tốt nhất về đánh giá LLM

Mặc dù quá trình đánh giá LLM rất phức tạp nhưng cách tiếp cận có hệ thống có thể làm cho nó trở nên liền mạch từ cả khía cạnh hoạt động kinh doanh và chức năng LLM. Hãy xem xét một số phương pháp hay nhất để đánh giá LLM.

Kết hợp LLMOps

Về mặt triết học, LLMOps tương tự như DevOps, chủ yếu tập trung vào tự động hóa, phát triển liên tục và tăng cường hợp tác. Sự khác biệt ở đây là LLMOps chứng minh sự hợp tác giữa các nhà khoa học dữ liệu, nhóm vận hành và nhà phát triển máy học.

Ngoài ra, nó còn hỗ trợ tự động hóa các quy trình máy học và có các khuôn khổ để giám sát nhất quán hiệu suất của mô hình nhằm đưa ra phản hồi và tối ưu hóa. Toàn bộ việc kết hợp LLMOps đảm bảo các mô hình của bạn có khả năng mở rộng, linh hoạt và đáng tin cậy ngoài việc đảm bảo chúng tuân thủ các nhiệm vụ và khung quy định.

Đánh giá thực tế tối đa

Một trong những cách đã được thử nghiệm theo thời gian để thực hiện quy trình đánh giá LLM kín đáo là tiến hành càng nhiều đánh giá trong thế giới thực càng tốt. Mặc dù các đánh giá trong môi trường được kiểm soát là tốt để đánh giá độ ổn định và chức năng của mô hình, nhưng phép thử nằm ở chỗ các mô hình tương tác với con người ở phía bên kia. Họ có xu hướng gặp phải những tình huống bất ngờ và kỳ lạ, buộc họ phải học các kỹ thuật và cơ chế phản ứng mới.

Một kho thước đo đánh giá

Cách tiếp cận nguyên khối để làm nổi bật các số liệu đánh giá chỉ mang lại hội chứng tầm nhìn đường hầm cho các hoạt động mô hình. Để có cái nhìn toàn diện hơn cung cấp cái nhìn toàn diện về hiệu suất LLM, bạn nên có số liệu phân tích đa dạng.

Điều này phải càng rộng và đầy đủ càng tốt, bao gồm tính mạch lạc, trôi chảy, chính xác, phù hợp, hiểu ngữ cảnh, thời gian truy xuất, v.v. Càng có nhiều điểm tiếp xúc đánh giá thì khả năng tối ưu hóa càng tốt.

[Cũng đọc: Sự tiếp xúc của con người: Đánh giá hiệu quả trong thế giới thực của LLM]

Các biện pháp đo điểm chuẩn quan trọng để tối ưu hóa hiệu suất LLM

Việc đo điểm chuẩn của một mô hình là điều cần thiết để đảm bảo quá trình sàng lọc và tối ưu hóa được bắt đầu. Để mở đường cho một quy trình đo điểm chuẩn liền mạch, cần có một cách tiếp cận có hệ thống và có cấu trúc. Ở đây, chúng tôi xác định quy trình 5 bước sẽ giúp bạn thực hiện điều này.

• Quản lý các nhiệm vụ điểm chuẩn bao gồm các nhiệm vụ đơn giản và phức tạp khác nhau để việc đo điểm chuẩn diễn ra trên phạm vi phức tạp và khả năng của mô hình
• Chuẩn bị tập dữ liệu, bao gồm các bộ dữ liệu duy nhất và không thiên vị để đánh giá hiệu suất của mô hình
• Kết hợp cổng LLM và các quy trình tinh chỉnh để đảm bảo LLM giải quyết liền mạch các tác vụ ngôn ngữ
• Đánh giá bằng cách sử dụng số liệu phù hợp để tiếp cận khách quan quá trình đo điểm chuẩn và đặt nền tảng vững chắc cho chức năng của mô hình
• Phân tích kết quả và phản hồi lặp lại, kích hoạt một vòng lặp quy trình tối ưu hóa suy luận để sàng lọc thêm hiệu suất mô hình

Việc hoàn thành quy trình 5 bước này sẽ giúp bạn hiểu biết toàn diện về LLM của mình và chức năng của nó thông qua các kịch bản và số liệu đa dạng. Dưới đây là bảng tóm tắt các số liệu đánh giá hiệu suất được sử dụng:

Đánh giá LLM: Một quá trình phức tạp nhưng không thể thiếu

Việc đánh giá LLM có tính kỹ thuật cao và phức tạp. Như đã nói, đây cũng là một quá trình không thể bỏ qua vì tính quan trọng của nó. Để có hướng đi tốt nhất, doanh nghiệp có thể kết hợp các khung đánh giá LLM để đạt được sự cân bằng giữa việc đánh giá chức năng tương đối của các mô hình của họ với việc tối ưu hóa chúng để tích hợp miền trong giai đoạn GTM (Đi thị trường).

Ngoài chức năng của chúng, việc đánh giá LLM cũng rất quan trọng để tăng cường niềm tin vào việc xây dựng hệ thống AI mà doanh nghiệp xây dựng. Vì Shaip là người ủng hộ các chiến lược và cách tiếp cận AI có đạo đức và trách nhiệm nên chúng tôi luôn đảm bảo và lên tiếng về các chiến thuật đánh giá nghiêm ngặt.

Chúng tôi thực sự tin rằng bài viết này đã giới thiệu cho bạn khái niệm đánh giá LLM và bạn hiểu rõ hơn về tầm quan trọng của nó đối với sự đổi mới an toàn và bảo mật cũng như tiến bộ AI.