راهنمای جامع ارزیابی مدل‌های زبانی بزرگ (LLM)

سوگیری: مدل‌های داور ممکن است به پاسخ‌های خاصی تمایل داشته باشند یا زمینه‌های ظریف را از دست بدهند.

عدم توضیح‌پذیری: این مدل‌ها اغلب نمی‌توانند دلایل امتیازدهی خود را به‌خوبی توضیح دهند.

عملکرد ضعیف در برخی ارزیابی‌ها: LLM-as-a-judge در ارزیابی‌های ذهنی یا زمانی که با داده‌های جدید و ناآشنا مواجه می‌شود، عملکرد ضعیفی دارد.

چگونه مطمئن شویم LLM-as-a-judge به‌خوبی کار می‌کند؟

مقایسه با ارزیابی انسانی: مجموعه‌ای از پاسخ‌های مدل را ابتدا توسط انسان‌ها و سپس توسط LLM-as-a-judge ارزیابی کنید. اگر میزان توافق آن‌ها بالای 85 درصد باشد، مدل داور احتمالاً آماده استفاده خودکار است.

استانداردسازی معیارها: اطمینان حاصل کنید که انسان‌ها و مدل داور از معیارهای یکسانی استفاده می‌کنند.

1. امتیازدهی خودکار با LLM: از یک مدل دیگر برای بررسی مداوم معیارهایی مانند ایمنی و مرتبط بودن استفاده کنید.
2. نمونه‌برداری هوشمند: به‌جای بررسی همه خروجی‌ها، 1 تا 5 درصد از خروجی‌ها را به‌صورت تصادفی و همچنین خروجی‌های مشکل‌دار (مانند مواردی که کاربران ناراضی بوده‌اند) را بررسی کنید.
3. بهبود مبتنی بر بازخورد: از داده‌های جمع‌آوری‌شده برای تنظیم مجدد مدل یا به‌روزرسانی پرس‌وجوها استفاده کنید.

ارزیابی مدل‌های زبانی بزرگ، فراتر از آزمایش‌های ساده است. این فرآیند نیازمند ترکیبی هوشمندانه از ارزیابی‌های خودکار و انسانی، معیارهای دقیق و ابزارهای مناسب است. با استفاده از بهترین روش‌ها، مانند انتخاب ارزیاب‌های متخصص، تعریف معیارهای واضح و اجرای چرخه‌های ارزیابی مداوم، می‌توانید اطمینان حاصل کنید که مدل‌های شما نه‌تنها قدرتمند، بلکه ایمن، دقیق و متناسب با نیازهای کسب‌ وکار شما هستند.

1. تفاوت ارزیابی خودکار و انسانی در LLM چیست؟

ارزیابی خودکار (مثل LLM-as-a-judge) سریع و مقیاس‌پذیر است، اما در موارد ذهنی یا پیچیده ممکن است دچار خطا شود. ارزیابی انسانی دقیق‌تر بوده و برای بررسی کیفیت معنایی و استدلال مناسب‌تر است.

2. چرا ارزیابی سفارشی مدل‌های زبانی بزرگ ضروری است؟

ارزیابی سفارشی با استفاده از داده‌های اختصاصی، اطمینان می‌دهد که مدل از نظر دقت، ایمنی و تناسب با کاربردهای خاص سازمان بهینه است.

3. چگونه می‌توان هزینه‌های ارزیابی مدل‌های زبانی بزرگ در محیط تولید را کاهش داد؟