Qu'est-ce que l'évaluation des LLM ?

by Stephen M. Walker II, Co-fondateur / PDG

L'évaluation des LLM fait référence à l'évaluation systématique des Modèles de Langage à Grande Échelle (LLMs) pour déterminer leur performance, leur fiabilité et leur efficacité dans diverses applications. Ce processus est crucial pour comprendre les forces et les faiblesses des LLMs et pour prendre des décisions éclairées concernant leur déploiement et leur utilisation.

Divers outils et plateformes, tels que Klu.ai, fournissent des environnements complets pour l'évaluation des LLM. Ces plateformes offrent des fonctionnalités pour l'ingénierie des invites, la recherche sémantique, le contrôle de version, les tests et le suivi des performances, ce qui facilite l'évaluation et le réglage fin des LLMs pour les développeurs.

Le processus d'évaluation des LLM implique d'évaluer la performance du modèle sur diverses tâches, d'analyser sa capacité à généraliser à partir des données d'entraînement vers des données non vues et d'évaluer sa robustesse contre les attaques adverses. Il inclut également l'évaluation des biais du modèle, de l'équité et des considérations éthiques.

Qu'est-ce que l'évaluation des LLM ?

L'évaluation des LLM, facilitée par des plateformes comme Klu.ai, est un processus systématique conçu pour évaluer la performance, la fiabilité et l'efficacité des Modèles de Langage à Grande Échelle. Il implique un ensemble complet d'outils et de méthodologies qui rationalisent le processus d'évaluation, de réglage fin et de déploiement des LLMs pour des applications pratiques.

L'évaluation des Modèles de Langage à Grande Échelle (LLM) est un processus utilisé pour évaluer la performance des LLMs, qui sont des modèles d'IA qui génèrent du texte et répondent aux entrées. L'évaluation est multidimensionnelle et inclut des métriques telles que la précision, la fluidité, la cohérence et la pertinence du sujet. La performance des modèles est mesurée en fonction de leur capacité à générer des réponses précises, cohérentes et contextuellement appropriées pour chaque tâche. Les résultats de l'évaluation fournissent des informations sur les forces, les faiblesses et la performance relative des modèles LLM.

Il existe plusieurs méthodes et métriques utilisées dans l'évaluation des LLM :

  1. Perplexité : C'est une mesure couramment utilisée pour évaluer la performance des modèles de langue. Elle quantifie la capacité du modèle à prédire un échantillon de texte. Des valeurs de perplexité plus basses indiquent une meilleure performance.

  2. Évaluation Humaine : Cette méthode évalue les sorties des LLM mais peut être subjective et sujette aux biais. Différents évaluateurs humains peuvent avoir des opinions variées, et les critères d'évaluation peuvent manquer de cohérence.

  3. Évaluation Comparative : Les modèles sont évalués sur des tâches de référence spécifiques en utilisant des métriques d'évaluation prédéfinies. Les modèles sont ensuite classés en fonction de leur performance globale ou de métriques spécifiques à la tâche.

  4. Métriques d'Utilisation et d'Engagement : Ces métriques mesurent la fréquence à laquelle l'utilisateur interagit avec les fonctionnalités des LLM, la qualité de ces interactions et la probabilité qu'il les utilise à l'avenir.

  5. Métriques de Rétention : Ces métriques mesurent l'adhésion de l'utilisateur à la fonctionnalité des LLM et si l'utilisateur continue à utiliser la fonctionnalité des LLM.

  6. LLM-comme-Juge : Cette méthode utilise un autre LLM pour évaluer les sorties du modèle testé. Cette approche a été trouvée pour refléter largement les préférences humaines pour certains cas d'usage.

  7. Évaluation du Système : Cette méthode évalue les composants complets du système que vous contrôlez, tels que l'invite ou le modèle d'invite et le contexte. Elle évalue l'efficacité de vos entrées pour déterminer vos sorties.

Il est important de noter que les méthodes d'évaluation existantes ne capturent souvent pas la diversité et la créativité des sorties des LLM. Les métriques qui se concentrent uniquement sur la précision et la pertinence négligent l'importance de générer des réponses diverses et novatrices. De plus, les méthodes d'évaluation se concentrent généralement sur des ensembles de données de référence ou des tâches spécifiques, qui ne reflètent pas pleinement les défis des applications du monde réel.

Pour répondre à ces problèmes, les chercheurs et les praticiens explorent diverses approches et stratégies, telles que l'incorporation de plusieurs métriques d'évaluation pour une évaluation plus complète de la performance des LLM, la création de données de référence diverses et représentatives pour mieux évaluer les sorties des LLM, et l'augmentation des méthodes d'évaluation avec des scénarios et des tâches du monde réel.

Comment fonctionne l'évaluation des LLM ?

L'évaluation des LLM, telle que facilitée par Klu.ai, fonctionne en fournissant un environnement complet pour évaluer les Modèles de Langage à Grande Échelle. Elle comprend des fonctionnalités pour l'ingénierie des invites, la recherche sémantique, le contrôle de version, les tests et le suivi des performances. La plateforme fournit également des ressources pour gérer les problèmes éthiques et de transparence associés au déploiement des LLMs.

  • Évaluation complète : La plateforme fournit un environnement pour évaluer les modèles sur diverses tâches, analyser leur capacité à généraliser et évaluer leur robustesse contre les attaques adverses.
  • Évaluation des biais et de l'équité : La plateforme offre des fonctionnalités pour évaluer les biais du modèle, l'équité et les considérations éthiques.
  • Suivi des performances : La plateforme fournit des informations sur l'utilisation et la performance du système à travers les fonctionnalités et les équipes, aidant à comprendre les préférences des utilisateurs, la performance du modèle et à étiqueter vos données.
  • Réglage fin des modèles personnalisés : La plateforme vous permet de sélectionner vos meilleures données pour le réglage fin des modèles personnalisés.
  • Données sécurisées et portables : Vos données sont sécurisées et portables avec Klu.ai.

Quelles sont les applications de l'évaluation des LLM ?

L'évaluation des LLM peut être utilisée pour évaluer une large gamme de Modèles de Langage à Grande Échelle. Cela inclut les modèles pour le traitement du langage naturel, la génération de texte, la représentation des connaissances, l'apprentissage multimodal et la personnalisation.

  • Traitement du langage naturel : Le processus d'évaluation peut évaluer les LLM utilisés pour comprendre le texte, répondre aux questions, résumer, traduire et plus encore.
  • Génération de texte : Le processus d'évaluation peut évaluer les

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