Cách chọn framework đánh giá mô hình LLM phù hợp

LLM là một mô hình phổ biến và quan trọng trong thế giới công nghệ. Vì thế, việc lựa chọn cách đánh giá mô hình LLM rất cần thiết.

Đánh giá mô hình đã nổi lên như một công cụ quan trọng để nâng cao hiệu suất và ROI của LLM. Bằng cách xác định một cách có hệ thống các điểm kém hiệu quả, khám phá cơ hội tăng trưởng và cung cấp phân tích dự đoán, đánh giá mô hình có thể tác động đáng kể đến hiệu suất của mô hình, giúp nó đi đúng hướng với mục đích dự định và cải thiện hiệu quả cũng như độ tin cậy.

Tuy nhiên, cách tiếp cận đánh giá mô hình theo một khuôn mẫu chung là không hiệu quả. Đánh giá phải xem xét các ứng dụng đa dạng, số liệu hiệu suất được điều chỉnh, khả năng thích ứng, khả năng mở rộng, các cân nhắc về mặt đạo đức và tác động thực tế. Việc điều chỉnh đánh giá mô hình theo nhu cầu kinh doanh đảm bảo bạn nhận được nhiều giá trị nhất từ ​​mô hình AI, bao gồm cả độ chính xác, hiệu quả và đáng tin cậy.

Những quan niệm sai lầm về đánh giá LLM

Việc đánh giá mô hình LLM rất quan trọng. Tuy nhiên, nhiều công ty không ưu tiên hoạt động này, bỏ qua tầm quan trọng của nó hoặc gặp khó khăn trong việc triển khai hiệu quả - thường là do một số quan niệm sai lầm phổ biến.

Đầu tư tốn kém so với ROI thực tế

Nhiều người tin rằng đánh giá mô hình là quá tốn kém. Tuy nhiên, các đánh giá kỹ lưỡng có thể dẫn đến tiết kiệm chi phí đáng kể về lâu dài bằng cách ngăn ngừa lỗi và giảm tình trạng kém hiệu quả, cuối cùng là tối ưu hóa nguồn lực. Những khoản tiết kiệm này thường khó định lượng vì chúng là kết quả của việc loại bỏ rủi ro.

Hãy xem xét kế hoạch Mars Climate Orbiter năm 1998, nhiệm vụ này đã không tiến hành đánh giá đúng cách trước khi phóng tàu vũ trụ của họ. Việc thiếu đánh giá tạo ra khoản tiết kiệm chi phí ngay từ đầu, nhưng đã bỏ sót một lỗi chuyển đổi đơn vị quan trọng — phần mềm dẫn đường sử dụng đơn vị hoàng gia trong khi nhóm mặt đất sử dụng đơn vị mét. Sự giám sát này đã không được xác định trước khi triển khai, dẫn đến tổn thất 125 triệu đô la cho tàu vũ trụ.

Đánh giá sử dụng các khuôn khổ chung

Không phải tất cả các khuôn khổ đánh giá đều phù hợp với mọi mô hình. Các mô hình khác nhau yêu cầu framework phù hợp để nắm bắt các sắc thái quan trọng, với số liệu và điểm chuẩn cụ thể cho từng ứng dụng cung cấp các đánh giá chính xác nhất.

Đánh giá mô hình là một quy trình một lần

Một quan niệm sai lầm khác là đánh giá mô hình là quy trình một lần. Đánh giá mô hình hiệu quả là lặp đi lặp lại, thích ứng với dữ liệu mới và các yêu cầu đang phát triển, đảm bảo khả năng mở rộng và cải tiến liên tục.

Các số liệu đánh giá chỉ liên quan đến độ chính xác/tính thực tế

Mặc dù độ chính xác rất quan trọng, nhưng đánh giá hiệu quả bao gồm nhiều số liệu khác nhau, từ độ chính xác, điểm F1, hiệu quả tính toán và sự hài lòng của người dùng, cung cấp góc nhìn toàn diện về hiệu suất của mô hình.

Đánh giá là để tuân thủ quy định

Người ta thường tin rằng đánh giá chỉ cần thiết để tuân thủ quy định. Trên thực tế, các đánh giá xác thực giá trị và tính khả thi trong thế giới thực của mô hình trước khi triển khai áp dụng nguồn lực lớn, tinh chỉnh mô hình để đáp ứng tốt hơn các nhu cầu kinh doanh.

Xác định mục tiêu mô hình của bạn

Để chọn đúng framework đánh giá, hãy bắt đầu bằng cách xác định rõ ràng các mục tiêu của mô hình. Hiểu được mục đích chính của LLM sẽ hướng dẫn bạn lựa chọn tiêu chí đánh giá phù hợp nhất.

Bạn cần LLM để làm gì?

Xác định mục tiêu kinh doanh và cách LLM có thể hỗ trợ các mục tiêu này. Xác định các lĩnh vực chính mà AI có thể cung cấp giá trị hoặc giải quyết các vấn đề quan trọng. Sau đó, xác định các nhiệm vụ và chức năng cụ thể mà bạn muốn LLM thực hiện, chẳng hạn như:

• Hệ thống phản hồi tự động: Trợ lý ảo cho dịch vụ khách hàng, hỗ trợ và khắc phục sự cố
• Tạo và tóm tắt nội dung: Tạo bản sao tiếp thị, bài đăng trên blog, nội dung phương tiện truyền thông xã hội và tóm tắt tài liệu
• Tạo mã và phát triển phần mềm: Viết, gỡ lỗi và tự động hóa các tác vụ mã hóa
• Phân tích dữ liệu, dự báo và kiến thức chuyên sâu: Khám phá xu hướng và dự báo tương lai

Bạn sẽ đo thành công như thế nào?

Sau khi xác định được mục đích của LLM, bước tiếp theo là xác định các chỉ số hiệu suất chính (KPI) quan trọng đối với ứng dụng của bạn.

Các KPI có thể bao gồm độ chính xác, tính lưu loát, tính mạch lạc, tính liên quan, độ chính xác, khả năng nhớ lại, hiệu quả tính toán, khả năng mở rộng, tính mạnh mẽ, tương tác của người dùng, sự tuân thủ, bảo mật, lý luận đạo đức và ROI. Việc đặt ra các mục tiêu hiệu suất rõ ràng sẽ giúp bạn đo lường sự thành công của mô hình và đảm bảo mô hình đáp ứng được nhu cầu kinh doanh của bạn.

Framework và chiến lược đánh giá

Dựa trên các mục tiêu và KPI đã xác định, hãy chọn các khuôn khổ và công cụ đánh giá phù hợp với nhu cầu cụ thể của bạn.

Framework đánh giá nội tại

Tập trung vào chất lượng đầu ra tức thời của mô hình, chẳng hạn như tính nhất quán và độ chính xác của văn bản. Các công cụ kiểm tra tự động như Weights & Biases, Azure AI Studio và LangSmith có thể hợp lý hóa quy trình đánh giá.

• Kiểm tra tự động: Các công cụ như Weights & Biases, Azure AI Studio và LangSmith tự động hóa quy trình kiểm tra, đảm bảo đánh giá nhất quán và toàn diện.
• Giám sát liên tục: Việc triển khai giám sát liên tục giúp theo dõi hiệu suất của mô hình theo thời gian.
• Đánh giá chuẩn: Sử dụng các điểm chuẩn như điểm BLEU, ROUGE và F1 để đo tính nhất quán và độ chính xác của văn bản.

Khung đánh giá bên ngoài

Tập trung vào tác động của mô hình trong các ứng dụng thực tế. Đánh giá dựa trên số liệu, theo nhiệm vụ cụ thể, đánh giá của con người, phản hồi của người dùng và kiểm tra độ mạnh mẽ đảm bảo đánh giá toàn diện.

• Đánh giá dựa trên số liệu: Đánh giá các mô hình bằng các số liệu cụ thể được điều chỉnh theo ứng dụng.
• Đánh giá theo nhiệm vụ cụ thể: Đánh giá mức độ mô hình thực hiện tốt các nhiệm vụ cụ thể có liên quan đến trường hợp sử dụng của nó.
• Đánh giá của con người: Thu hút người đánh giá để cung cấp thông tin chi tiết định tính về hiệu suất của mô hình.
• Phản hồi của người dùng: Thu thập phản hồi từ người dùng cuối để hiểu tác động và khả năng sử dụng của mô hình.
• Xác thực chéo và xác thực giữ lại: Sử dụng các kỹ thuật này để đảm bảo mô hình của bạn tổng quát hóa tốt với dữ liệu mới.
• Kiểm tra tính mạnh mẽ và thử nghiệm tính công bằng: Đảm bảo mô hình thực hiện đáng tin cậy trong nhiều điều kiện khác nhau và không có sai lệch.

Cải tiến liên tục và tinh chỉnh là yếu tố quan trọng để duy trì và nâng cao hiệu suất của LLM theo thời gian. Sau đây là cách đảm bảo mô hình của bạn luôn dẫn đầu trong lĩnh vực của mình:

• Kiểm tra ngôn ngữ rộng hơn: Mở rộng đánh giá của bạn để bao gồm nhiều ngôn ngữ lập trình hơn ngoài Python. Điều này đảm bảo tính linh hoạt và khả năng xử lý các thách thức ngôn ngữ đa dạng của mô hình.
• Cải tiến liên tục: Thường xuyên cập nhật và kiểm tra mô hình của bạn để tinh chỉnh các chiến lược nhanh chóng và nâng cao khả năng của LLM. Quy trình lặp đi lặp lại này giúp xác định và khắc phục sự cố một cách chủ động.
• Giám sát liên tục: Thường xuyên theo dõi hiệu suất mô hình và đào tạo lại khi cần dựa trên dữ liệu mới và các điều kiện thay đổi.
• Vòng phản hồi: Kết hợp phản hồi của người dùng vào quy trình đánh giá. Hiểu cách người dùng thực tế tương tác với mô hình của bạn và những gì họ cần có thể giúp căn chỉnh đầu ra của mô hình với kỳ vọng của người dùng, đảm bảo sự hài lòng và hiệu quả cao hơn.
• Theo dõi hiệu suất: Triển khai các hệ thống theo dõi hiệu suất mạnh mẽ để thu thập dữ liệu thời gian thực về hiệu suất của mô hình trong nhiều tình huống khác nhau. Dữ liệu này rất quan trọng để đưa ra quyết định sáng suốt về thời điểm và cách cập nhật mô hình của bạn.
• Tối ưu hóa nhanh chóng: Tập trung vào sửa lỗi lặp đi lặp lại và sử dụng trình thông dịch mã để tinh chỉnh liên tục các khả năng của mô hình. Điều này giúp giải quyết các vấn đề cụ thể và cải thiện hiệu suất tổng thể của mô hình của bạn.
• Đánh giá chuẩn thường xuyên: Liên tục so sánh hiệu suất LLM với các tiêu chuẩn của con người để đảm bảo chúng vẫn có tính cạnh tranh và hiệu quả.