Per molto tempo, gli esseri umani sono stati impiegati per eseguire alcune delle attività più ridondanti in nome di processi e flussi di lavoro. Questa dedizione del potere umano a svolgere lavori monotoni ha portato a un ridotto utilizzo di capacità e risorse per risolvere problemi che richiedono effettivamente capacità umane.
Tuttavia, con l’avvento dell’Intelligenza Artificiale (AI), in particolare della Gen AI e delle sue tecnologie alleate come i Large Language Models (LLM), abbiamo automatizzato con successo attività ridondanti. Ciò ha aperto la strada agli esseri umani per affinare le proprie capacità e assumersi responsabilità di nicchia che hanno un impatto reale nel mondo reale.
Allo stesso tempo, le aziende hanno scoperto nuove potenzialità per l’intelligenza artificiale sotto forma di casi d’uso e applicazioni in flussi diversi, facendo sempre più affidamento su di essi per ottenere approfondimenti, soluzioni attuabili, conflitti e persino previsioni sui risultati. Statistiche rivelano inoltre che entro il 2025 oltre 750 milioni di app saranno alimentate da LLM.
Man mano che gli LLM acquisiscono maggiore importanza, spetta a noi esperti di tecnologia e imprese tecnologiche sbloccare il livello 2, che si basa su aspetti di intelligenza artificiale responsabili ed etici. Con gli LLM che influenzano le decisioni in settori sensibili come quello sanitario, legale, della catena di fornitura e altro ancora, il mandato per modelli infallibili ed ermetici diventa inevitabile.
Quindi, come possiamo garantire che i LLM siano affidabili? Come aggiungiamo un livello di credibilità e responsabilità durante lo sviluppo di LLM?
Valutazione LLM è la risposta. In questo articolo, analizzeremo in modo aneddotico cos'è la valutazione LLM Metriche di valutazione LLM, la sua importanza e altro ancora.
Iniziamo.
Cos'è la valutazione LLM?
In parole povere, la valutazione LLM è il processo di valutazione della funzionalità di un LLM in aspetti riguardanti:
- Precisione
- EFFICIENZA
- Affidati ad
- E sicurezza
La valutazione di un LLM funge da testimonianza delle sue prestazioni e offre agli sviluppatori e alle parti interessate una chiara comprensione dei suoi punti di forza, dei limiti, dell'ambito di miglioramento e altro ancora. Tali pratiche di valutazione garantiscono inoltre che i progetti LLM siano costantemente ottimizzati e calibrati in modo che siano perennemente allineati con gli obiettivi aziendali e i risultati attesi.
[Leggi anche: Intelligenza artificiale multimodale: la guida completa ai dati di formazione e alle applicazioni aziendali]
Perché abbiamo bisogno di valutare gli LLM?
LLM come GPT 4.o, Gemini e altri stanno diventando sempre più parte integrante della nostra vita quotidiana. Oltre agli aspetti legati al consumo, le aziende stanno personalizzando e adottando LLM per eseguire una miriade di compiti organizzativi attraverso l’implementazione di chatbot, nel settore sanitario per automatizzare la pianificazione degli appuntamenti, nella logistica per la gestione della flotta e altro ancora.
Con l’aumento della dipendenza dagli LLM, diventa cruciale che tali modelli generino risposte accurate e contestuali. Il processo di Valutazione LLM si riduce a fattori quali:
- Migliorare la funzionalità e le prestazioni degli LLM e rafforzarne la credibilità
- Migliorare la sicurezza garantendo la mitigazione dei pregiudizi e la generazione di risposte dannose e odiose
- Soddisfare le esigenze degli utenti in modo che siano in grado di generare risposte simili a quelle umane in situazioni sia casuali che critiche
- Identificare le lacune in termini di aree in cui un modello necessita di miglioramenti
- Ottimizzazione dell'adattamento del dominio per una perfetta integrazione del settore
- Testare il supporto multilingue e altro ancora
Applicazioni della valutazione delle prestazioni LLM
Gli LLM sono implementazioni critiche nelle imprese. Anche come strumento per il consumatore, gli LLM hanno gravi implicazioni nel processo decisionale.
Ecco perché valutarli rigorosamente va oltre un esercizio accademico. È un processo rigoroso che deve essere inculcato a livello culturale per garantire che le conseguenze negative siano tenute a bada.
Per darti una rapida occhiata al motivo per cui le valutazioni LLM sono importanti, ecco alcuni motivi:
Valutare le prestazioni
Le prestazioni LLM sono qualcosa che viene costantemente ottimizzato anche dopo la distribuzione. Le loro valutazioni offrono una visione d'insieme su come comprendono il linguaggio e gli input umani, come elaborano con precisione i requisiti e come recuperano le informazioni rilevanti.
Ciò viene fatto ampiamente incorporando diverse metriche in linea con il LLM e gli obiettivi aziendali.
Identificare e mitigare i pregiudizi
Le valutazioni LLM svolgono un ruolo cruciale nel rilevare ed eliminare i bias dai modelli. Durante la fase di training del modello, vengono introdotte le distorsioni attraverso i set di dati di training. Tali set di dati spesso danno luogo a risultati unilaterali che sono intrinsecamente prevenuti. E le imprese non possono permettersi di lanciare LLM carichi di pregiudizi. Per rimuovere costantemente i pregiudizi dai sistemi, vengono condotte valutazioni per rendere il modello più obiettivo ed etico.
Valutazione della verità sul terreno
Questo metodo analizza e confronta i risultati generati da LLMS con fatti e risultati reali. Etichettando i risultati, i risultati vengono valutati rispetto alla loro accuratezza e pertinenza. Questa applicazione consente agli sviluppatori di comprendere i punti di forza e i limiti del modello, consentendo loro di adottare ulteriori misure correttive e tecniche di ottimizzazione.
Confronto di modelli
Le integrazioni a livello aziendale di LLM coinvolgono diversi fattori come la competenza del dominio del modello, i set di dati su cui è addestrato e altro ancora. Durante la fase di ricerca oggettiva, gli LLM vengono valutati in base ai loro modelli per aiutare le parti interessate a capire quale modello offrirebbe i risultati migliori e precisi per la loro linea di business.
Quadri di valutazione LLM
Sono disponibili diversi framework e parametri per valutare la funzionalità dei LLM. Tuttavia, non esiste una regola pratica da implementare e la preferenza è an Quadro di valutazione LLM si riduce a requisiti e obiettivi specifici del progetto. Senza entrare troppo nel tecnico, comprendiamo alcuni framework comuni.
Valutazione specifica del contesto
Questo quadro valuta il dominio o il contesto aziendale di un'impresa e il suo scopo generale rispetto alla funzionalità del LLM in costruzione. Questo approccio garantisce che le risposte, il tono, il linguaggio e altri aspetti dei risultati siano adattati al contesto e alla pertinenza e che non vi siano stanziamenti per evitare danni alla reputazione.
Ad esempio, un LLM progettato per essere distribuito nelle scuole o nelle istituzioni accademiche verrà valutato per linguaggio, pregiudizi, disinformazione, tossicità e altro ancora. D'altra parte, un LLM distribuito come chatbot per un negozio di e-commerce verrà valutato per l'analisi del testo, l'accuratezza dell'output generato, la capacità di risolvere i conflitti in una conversazione minima e altro ancora.
Per una migliore comprensione, ecco un elenco di metriche di valutazione ideali per la valutazione specifica del contesto:
| Rilevanza | La risposta del modello è in linea con la richiesta/query dell'utente? |
| Precisione della domanda-risposta | Questo valuta la capacità di un modello di generare risposte a suggerimenti diretti e diretti. |
| Punteggio BLEU | Abbreviato come Bilingual Evaluation Understudy, valuta l'output di un modello e i riferimenti umani per vedere quanto le risposte siano vicine a quelle di un essere umano. |
| Tossicità | Questo controlla se le risposte sono giuste e pulite, prive di contenuti dannosi o che incitano all'odio. |
| Punteggio ROGUE | ROGUE sta per Recall-Oriented Understudy For Gisting Evaluation e comprende il rapporto tra il contenuto di riferimento e il riepilogo generato. |
| Allucinazione | Quanto è accurata e corretta la risposta generata dal modello? Il modello dà allucinazioni con risposte illogiche o bizzarre? |
Valutazione guidata dall'utente
Considerato il gold standard delle valutazioni, ciò implica la presenza di un essere umano nell'esame delle prestazioni LLM. Sebbene sia incredibile comprendere le complessità coinvolte nelle richieste e nei risultati, spesso richiede molto tempo, soprattutto quando si tratta di ambizioni su larga scala.
Metriche UI/UX
Da un lato ci sono le prestazioni standard di un LLM e dall'altro c'è l'esperienza dell'utente. Entrambi presentano nette differenze quando si tratta di scegliere i parametri di valutazione. Per avviare il processo, puoi considerare fattori come:
- Soddisfazione dell'utente: come si sente un utente quando utilizza un LLM? Si sentono frustrati quando i loro suggerimenti vengono fraintesi?
- Tempo di risposta: gli utenti ritengono che il modello impieghi troppo tempo per generare una risposta? Quanto sono soddisfatti gli utenti della funzionalità, della velocità e della precisione di un particolare modello?
- Recupero degli errori: gli errori si verificano, ma effettivamente un modello corregge il proprio errore e genera una risposta appropriata? Mantiene la sua credibilità e fiducia generando risposte ideali?
Le metriche dell'esperienza utente impostano un Punto di riferimento per la valutazione LLM in questi aspetti, fornendo agli sviluppatori informazioni su come ottimizzarli per le prestazioni.
Compiti di riferimento
Uno degli altri framework importanti include valutazioni come MT Bench, AlpacaEval, MMMU, GAIA e altri. Questi quadri comprendono serie di domande e risposte standardizzate per valutare le prestazioni dei modelli. Una delle principali differenze tra gli altri approcci è che si tratta di quadri generici ideali per l'analisi oggettiva degli LLM. Funzionano su set di dati generici e potrebbero non fornire informazioni cruciali per la funzionalità dei modelli rispetto a domini, intenzioni o scopi specifici.
Valutazione del modello LLM vs. Valutazione del sistema LLMz
Andiamo un po' più in profondità nella comprensione dei diversi tipi di tecniche di valutazione LLM. Acquisendo familiarità con uno spettro generale di metodologie di valutazione, gli sviluppatori e le parti interessate sono in una posizione migliore per valutare meglio i modelli e allineare contestualmente i loro obiettivi e risultati.
Oltre alla valutazione del modello LLM, esiste un concetto distinto chiamato valutazione del sistema LLM. Mentre il primo aiuta a valutare le prestazioni e le capacità oggettive di un modello, la valutazione del sistema LLM valuta le prestazioni di un modello in un contesto, un'impostazione o una struttura specifici. Ciò pone l'accento sul dominio di un modello, sull'applicazione nel mondo reale e sull'interazione dell'utente che lo circonda.
| Valutazione del modello | Valutazione del sistema |
| Si concentra sulle prestazioni e sulla funzionalità di un modello. | Si concentra sull’efficacia di un modello rispetto al suo caso d’uso specifico. |
| Valutazione generica e onnicomprensiva attraverso diversi scenari e metriche | Progettazione e ottimizzazione tempestive per migliorare l'esperienza dell'utente |
| Incorporazione di metriche come coerenza, complessità, MMLU e altro | Incorporazione di metriche quali ricordo, precisione, tassi di successo specifici del sistema e altro ancora |
| I risultati della valutazione influenzano direttamente lo sviluppo fondamentale | I risultati della valutazione influenzano e migliorano la soddisfazione e l’interazione dell’utente |
Comprendere le differenze tra valutazioni online e offline
I LLM possono essere valutati sia online che offline. Ciascuno offre la propria serie di vantaggi e svantaggi ed è ideale per esigenze specifiche. Per capirlo ulteriormente, analizziamo le differenze.
| Valutazione in linea | Valutazione offline |
| La valutazione avviene tra LLM e dati reali forniti dagli utenti. | Ciò viene condotto in un ambiente di integrazione consapevole con i set di dati esistenti. |
| Ciò cattura le prestazioni di un LLM dal vivo e misura la soddisfazione e il feedback degli utenti in tempo reale. | Ciò garantisce che le prestazioni soddisfino i criteri di funzionamento di base idonei per la realizzazione del modello. |
| Questo è ideale come esercizio post-lancio, ottimizzando ulteriormente le prestazioni LLM per una migliore esperienza utente. | Questo è l’ideale come esercizio pre-lancio, per rendere il modello pronto per il mercato. |
Migliori pratiche di valutazione LLM
Sebbene il processo di valutazione dei LLM sia complesso, un approccio sistematico può renderlo fluido sia dal punto di vista delle operazioni aziendali che delle funzionalità LLM. Diamo un'occhiata ad alcune migliori pratiche per valutare gli LLM.
Incorporare LLMOps
Filosoficamente, LLMOps è simile a DevOps, concentrandosi prevalentemente su automazione, sviluppo continuo e maggiore collaborazione. La differenza qui è che LLMOps concretizza la collaborazione tra data scientist, team operativi e sviluppatori di machine learning.
Inoltre, aiuta anche ad automatizzare le pipeline di machine learning e dispone di framework per monitorare costantemente le prestazioni del modello per feedback e ottimizzazione. L'intera incorporazione di LLMops garantisce che i tuoi modelli siano scalabili, agili e affidabili oltre a garantire che siano conformi ai mandati e ai quadri normativi.
Massima valutazione del mondo reale
Uno dei modi collaudati per implementare un processo di valutazione LLM ermetico è condurre quante più valutazioni possibili nel mondo reale. Mentre le valutazioni in ambienti controllati sono utili per valutare la stabilità e la funzionalità del modello, la prova del nove si trova quando i modelli interagiscono con gli esseri umani dall’altra parte. Sono inclini a scenari inaspettati e bizzarri, che li costringono ad apprendere nuove tecniche e meccanismi di risposta.
Un arsenale di metriche di valutazione
Un approccio monolitico alla rappresentazione delle metriche di valutazione porta solo a una sindrome della visione a tunnel per modellare le prestazioni. Per una visione più olistica che offra una visione onnicomprensiva delle prestazioni LLM, si consiglia di disporre di una metrica di analisi diversificata.
Dovrebbe essere il più ampio ed esaustivo possibile, includendo coerenza, fluidità, precisione, pertinenza, comprensione contestuale, tempo impiegato per il recupero e altro ancora. Maggiori sono i punti di contatto della valutazione, migliore sarà l'ottimizzazione.
[Leggi anche: Il tocco umano: valutazione dell'efficacia nel mondo reale dei LLM]
Misure di benchmarking critiche per ottimizzare le prestazioni LLM
Il benchmarking di un modello è essenziale per garantire l'avvio dei processi di perfezionamento e ottimizzazione. Per aprire la strada a un processo di benchmarking senza soluzione di continuità, è necessario un approccio sistematico e strutturato. Qui identifichiamo un processo in 5 passaggi che ti aiuterà a raggiungere questo obiettivo.
- Cura delle attività di benchmark che coinvolgono diverse attività semplici e complesse in modo che il benchmarking avvenga attraverso l'intero spettro delle complessità e delle capacità di un modello
- Preparazione del set di dati, con set di dati unici e privi di errori per valutare le prestazioni di un modello
- Incorporazione del gateway LLM e processi di perfezionamento per garantire che i LLM affrontino senza problemi le attività linguistiche
- Valutazioni utilizzando le metriche giuste per affrontare in modo obiettivo il processo di benchmarking e gettare solide basi per la funzionalità del modello
- Analisi dei risultati e feedback iterativo, innescando un ciclo di processo di ottimizzazione dell'inferenza per un ulteriore perfezionamento delle prestazioni del modello
Il completamento di questo processo in 5 fasi ti fornirà una comprensione olistica del tuo LLM e delle sue funzionalità attraverso diversi scenari e metriche. Come riepilogo delle metriche di valutazione delle prestazioni utilizzate, ecco una tabella rapida:
| Metrico | Missione | Usa caso |
| Perplessità | Per misurare l’eventuale incertezza nella previsione dei prossimi token | Competenza linguistica |
| ROGUE | Per confrontare il testo di riferimento e l'output di un modello | Attività specifiche del riepilogo |
| Diversità | Valutare la varietà degli output generati | Varietà e creatività nelle risposte |
| Valutazione umana | Avere gli esseri umani coinvolti nel processo per determinare la comprensione soggettiva e l'esperienza con un modello | Coerenza e pertinenza |
Valutazione LLM: un processo complesso ma indispensabile
La valutazione degli LLM è altamente tecnica e complessa. Detto questo, è anche un processo che non può essere ignorato considerando la sua crucialità. Per procedere al meglio, le aziende possono combinare e abbinare i framework di valutazione LLM per trovare un equilibrio tra la valutazione della funzionalità relativa dei loro modelli e l'ottimizzazione degli stessi per l'integrazione del dominio nella fase GTM (Go To Market).
Oltre alla loro funzionalità, la valutazione LLM è fondamentale anche per aumentare la fiducia nei sistemi di intelligenza artificiale costruiti dalle imprese. Poiché Shaip è un sostenitore di strategie e approcci all’IA etici e responsabili, garantiamo e sosteniamo sempre rigorose tattiche di valutazione.
Crediamo davvero che questo articolo ti abbia introdotto al concetto di valutazione degli LLM e che tu abbia un'idea migliore di quanto sia cruciale per l'innovazione sicura e il progresso dell'intelligenza artificiale.
