Les grands modèles de langage (LLM) ont débloqué de nouvelles possibilités passionnantes pour les applications logicielles. Ils permettent de créer des systèmes plus intelligents et plus dynamiques que jamais.
Les experts prévoient que d'ici 2025, les applications alimentées par ces modèles pourraient automatiser presque tous les processus de la vie quotidienne la moitié du travail numérique .
À mesure que nous débloquons ces capacités, un défi se profile : comment faire pour mesurer de manière fiable la qualité de leur production à grande échelle ? Il suffit d'une petite modification des paramètres pour obtenir des résultats sensiblement différents. Cette variabilité peut rendre difficile l'évaluation de leurs performances, ce qui est crucial lorsqu'il s'agit de préparer un modèle pour une utilisation dans le monde réel.
Cet article partage les meilleures pratiques d'évaluation des systèmes LLM, des tests de pré-déploiement à la production. Alors, commençons !
Qu'est-ce qu'une évaluation LLM ?
Les indicateurs d'évaluation LLM sont un moyen de voir si vos invitations, paramètres de modèle ou flux de travail atteignent les objectifs que vous avez fixés. Ces indicateurs vous donnent des indications sur l'efficacité de vos Grand modèle de langage et s'il est vraiment prêt à être utilisé dans le monde réel.
Aujourd'hui, certains des indicateurs les plus courants mesurent le rappel de contexte dans les tâches de génération assistée par récupération (RAG), les correspondances exactes pour les classifications, la validation JSON pour les sorties structurées et la similarité sémantique pour les tâches plus créatives.
Chacun de ces indicateurs garantit de manière unique que le LLM répond aux normes de votre cas d'utilisation spécifique.
À faire pour évaluer un LLM ?
Les grands modèles de langage (LLM) sont désormais utilisés dans un large intervalle d'applications. Il est essentiel d'évaluer les performances des modèles pour s'assurer qu'ils répondent aux normes attendues et qu'ils servent efficacement les objectifs fixés.
Pensez-y de la manière suivante : Les LLM alimentent tout, des chatbots d'assistance client aux outils créatifs, et à mesure qu'ils deviennent plus avancés, ils apparaissent dans plus d'endroits.
Cela signifie que nous avons besoin de meilleurs moyens pour les contrôler et les évaluer - les méthodes traditionnelles ne peuvent tout simplement pas suivre toutes les tâches que ces modèles gèrent.
De bons indicateurs d'évaluation sont comme un contrôle de qualité pour les LLM. Elles indiquent si le modèle est suffisamment fiable, précis et efficace pour une utilisation dans le monde réel. Sans ces contrôles, des erreurs pourraient se glisser, entraînant des expériences frustrantes, voire trompeuses, pour les utilisateurs.
Lorsque vous disposez d'indicateurs d'évaluation solides, il est plus facile de repérer les problèmes, d'améliorer le modèle et de s'assurer qu'il est prêt à répondre aux besoins spécifiques de ses utilisateurs. De cette façon, vous savez que le Plate-forme IA avec laquelle vous travaillez est conforme aux normes et peut fournir les résultats dont vous avez besoin.
📖 Lire la suite: LLM vs. IA générative : un guide détaillé
Types d'évaluations LLM
Les évaluations fournissent un point de vue unique pour examiner les capacités du modèle. Chaque type d'évaluation aborde divers aspects de la qualité, contribuant ainsi à la construction d'un modèle de déploiement fiable, sûr et efficace.
Voici les différents types de méthodes d'évaluation LLM :
- Évaluation intrinsèque se concentre sur la performance interne du modèle sur des tâches linguistiques ou de compréhension spécifiques sans impliquer d'applications réelles. Elle est généralement menée au cours de l'étape de développement du modèle afin de comprendre les capacités de base
- L'évaluation extrinsèque évalue les performances du modèle dans des applications réelles. Ce type d'évaluation examine dans quelle mesure le modèle répond à des objectifs spécifiques dans un contexte donné
- L'évaluation de la robustesse teste la stabilité et la fiabilité du modèle dans divers scénarios, y compris les données d'entrée inattendues et les conditions adverses. Elle identifie les faiblesses potentielles, en s'assurant que le modèle se comporte de manière prévisible
- L'évaluation de l'efficacité et de la latence examine l'utilisation des ressources, la vitesse et la latence du modèle. Il garantit que le modèle peut exécuter des tâches rapidement et à un coût de calcul raisonnable, ce qui est essentiel pour l'évolutivité
- L'évaluation de l'éthique et de la sécurité permet de s'assurer que le modèle est conforme aux normes éthiques et aux directives de sécurité, ce qui est essentiel pour les applications sensibles
Évaluations de modèles LLM vs. évaluations de systèmes LLM
L'évaluation des grands modèles de langage (LLM) implique deux approches principales : les évaluations de modèles et les évaluations de systèmes. Chacune se concentre sur des aspects différents de la performance du LLM, et il est essentiel de connaître la différence pour maximiser le potentiel de ces modèles
🧠 Les évaluations de modèles portent sur les compétences générales du LLM. Ce type d'évaluation teste le modèle sur sa capacité à comprendre, générer et travailler avec le langage de manière précise dans différents contextes. Cela revient à voir dans quelle mesure le modèle peut gérer différentes tâches, presque comme un test d'intelligence générale.
**Par exemple, les évaluations de modèles peuvent poser la question suivante : "Quelle est la polyvalence de ce modèle ?
🎯 Les évaluations de système LLM mesurent les performances du LLM dans une installation ou un objectif spécifique, comme dans un chatbot de service à la clientèle. Ici, il s'agit moins des capacités générales du modèle que de la façon dont il exécute des tâches spécifiques pour améliorer l'expérience de l'utilisateur.
Les évaluations du système, quant à elles, se concentrent sur des questions telles que "Dans quelle mesure le modèle fait-il bien cette tâche spécifique pour les utilisateurs ? "
Les évaluations de modèles aident les développeurs à comprendre les capacités et les limites globales du LLM, ce qui permet d'orienter les améliorations. Les évaluations de systèmes se concentrent sur la manière dont le LLM répond aux besoins des utilisateurs dans des contextes spécifiques, garantissant ainsi une expérience utilisateur plus fluide.
Achevées, ces évaluations fournissent une image achevée des points forts et des domaines d'amélioration du LLM, le rendant plus puissant et plus convivial dans les applications réelles.
Explorons maintenant les indicateurs spécifiques de l'évaluation du LLM.
Indicateurs pour l'évaluation du LLM
Voici quelques indicateurs d'évaluation fiables et à la mode :
1. Perplexité
La perplexité mesure la capacité d'un modèle de langage à prédire une séquence de mots. Elle indique essentiellement l'incertitude du modèle quant au mot suivant dans une phrase. Un score de perplexité plus faible signifie que le modèle est plus confiant dans ses prédictions, ce qui se traduit par de meilleures performances.
📌 Exemple: Imaginons qu'un modèle génère un texte à partir de l'invite "Le chat s'est assis sur le" S'il prédit une probabilité élevée pour des mots comme "mat" et "floor", il comprend bien le contexte, ce qui se traduit par un score de perplexité faible.
En revanche, s'il propose un mot sans rapport avec le contexte, comme "vaisseau spatial", le score de perplexité sera plus élevé, ce qui indique que le modèle a du mal à prédire un texte sensé.
2. Score BLEU
Le score BLEU (Bilingual Evaluation Understudy) est principalement utilisé pour évaluer la traduction automatique et la génération de texte.
Il mesure le nombre de n-grammes (séquences contiguës de n éléments d'un échantillon de texte donné) dans le résultat qui se chevauchent avec ceux d'un ou plusieurs textes de référence. Le score est intervalle de 0 à 1, les scores plus élevés indiquant une meilleure performance.
📌 Exemple: Si votre modèle génère la phrase "Le renard brun rapide saute par-dessus le chien paresseux" et que le texte de référence est "Un renard brun rapide saute par-dessus un chien paresseux", BLEU comparera les n-grammes partagés.
Un score élevé indique que la phrase générée correspond étroitement à la référence, tandis qu'un score plus faible peut suggérer que la sortie générée n'est pas bien alignée.
3. Score F1
Le score F1 est un indicateur d'évaluation LLM principalement destiné aux tâches de classification. Il mesure l'équilibre entre la précision (l'exactitude des prédictions positives) et le rappel (la capacité à identifier toutes les instances pertinentes).
Il s'étend de 0 à 1, un score de 1 indiquant une précision parfaite.
📌 Exemple: Dans une tâche de réponse à une question, si l'on demande au modèle "De quelle couleur est le ciel ?" et qu'il répond "Le ciel est bleu" (vrai positif) mais aussi "Le ciel est vert" (faux positif), le score F1 tiendra compte à la fois de la pertinence de la réponse correcte et de la réponse incorrecte.
Cet indicateur permet de garantir une évaluation équilibrée des performances du modèle.
4. METEOR
METEOR (Metric for Evaluation of Translation with Explicit ORdering) va au-delà de la correspondance exacte des mots. Elle prend en compte les synonymes, les termes dérivés et les paraphrases pour évaluer la similarité entre le texte généré et le texte de référence. Cette métrique vise à s'aligner plus étroitement sur le jugement humain.
exemple : si votre modèle génère "Le félin s'est reposé sur le tapis" et que la référence est "Le chat s'est reposé sur le tapis", METEOR attribuera un score plus élevé que BLEU, car il reconnaît que "félin" est un synonyme de "chat" et que "tapis" et "moquette" ont des significations similaires.
METEOR est donc particulièrement utile pour saisir les nuances du langage.
5. BERTScore
BERTScore évalue la similarité des textes sur la base d'enchâssements contextuels dérivés de modèles tels que BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers). Il se concentre davantage sur le sens que sur les correspondances exactes de mots, ce qui permet une meilleure évaluation de la similarité sémantique
📌 Exemple: Lorsque l'on compare les phrases "La voiture a dévalé la route" et "Le véhicule a filé le long de la rue", BERTScore analyse les significations sous-jacentes plutôt que le simple choix des mots.
Même si les mots diffèrent, les idées générales sont similaires, d'où un score BERTS élevé qui reflète l'efficacité du contenu généré.
6. Évaluation humaine
L'évaluation humaine reste un aspect crucial de l'évaluation du LLM. Elle implique que des juges humains évaluent la qualité de résultats du modèle selon divers critères tels que la fluidité et la pertinence. Des techniques telles que les échelles de Likert et les tests A/B peuvent être utilisées pour recueillir des commentaires.
📌 Exemple: Après avoir généré des réponses à partir d'un chatbot de service client, les évaluateurs humains pourraient évaluer chaque réponse sur une échelle de 1 à 5$$. Par instance, si le chatbot fournit une réponse claire et utile à la demande d'un client, il pourrait recevoir un 5, tandis qu'une réponse vague ou confuse pourrait recevoir un 2.
7. Indicateurs spécifiques aux tâches
Les différentes tâches de LLM nécessitent des indicateurs d'évaluation adaptés.
Pour les systèmes de dialogue, les indicateurs peuvent évaluer l'engagement des utilisateurs ou les taux d'achèvement des tâches. Pour la génération de code, la réussite pourrait être mesurée par la fréquence à laquelle le code généré se compile ou passe les tests
📌 Exemple: Dans un chatbot d'assistance client, les niveaux d'engagement pourraient être mesurés en fonction du temps que les utilisateurs restent dans une discussion ou du nombre de questions de suivi qu'ils posent.
Si les utilisateurs demandent fréquemment des informations supplémentaires, cela indique que le modèle réussit à les engager et à répondre efficacement à leurs requêtes.
8. Robustesse et équité
L'évaluation de la robustesse d'un modèle implique de tester la façon dont il réagit à des données inattendues ou inhabituelles. Les indicateurs d'équité permettent d'identifier les biais dans les résultats du modèle, en veillant à ce qu'il fonctionne de manière équitable pour différentes données démographiques et différents scénarios.
📌 Exemple: Lorsque l'on teste un modèle avec une question fantaisiste telle que "Que pensez-vous des licornes ?", le modèle doit traiter la question avec élégance et fournir une réponse pertinente. S'il donne au contraire une réponse absurde ou inappropriée, cela indique un manque de robustesse.
Les tests d'équité permettent de s'assurer que le modèle ne produit pas de résultats biaisés ou nuisibles, promouvant ainsi un modèle plus inclusif Système IA .
📖 Lire la suite: La différence entre l'apprentissage automatique et l'intelligence artificielle
9. Indicateurs d'efficacité
À mesure que les modèles de langage gagnent en complexité, il devient de plus en plus important de mesurer leur efficacité en ce qui concerne la vitesse, l'utilisation de la mémoire et la consommation d'énergie. Les indicateurs d'efficacité permettent d'évaluer à quel point un modèle est gourmand en ressources lorsqu'il génère des réponses
📌 Exemple: Pour un modèle de langage de grande taille, la mesure de l'efficacité peut impliquer le suivi de la vitesse à laquelle il génère des réponses aux requêtes des utilisateurs et de la quantité de mémoire qu'il utilise au cours de ce processus.
S'il met trop de temps à répondre ou consomme des ressources excessives, cela pourrait être préoccupant pour les applications nécessitant des performances en temps réel, comme les chatbots ou les services de traduction.
Vous savez maintenant comment évaluer un modèle LLM. Mais quels outils pouvez-vous utiliser pour le mesurer ? Explorons-les.
Comment ClickUp Brain peut améliorer l'évaluation LLM
ClickUp est une application Tout pour le travail dotée d'un assistant personnel intégré appelé ClickUp Brain. ClickUp Brain change la donne en matière d'évaluation des performances dans le cadre du programme LLM. À quoi cela sert-il ?
Il organise et met en évidence les données les plus pertinentes, ce qui permet à votre équipe de rester sur la bonne voie. Grâce à ses fonctionnalités alimentées par l'IA, ClickUp Brain est l'un des meilleurs.. logiciel de réseau neuronal de réseaux neuronaux. Il rend l'ensemble du processus plus fluide, plus efficace et plus collaboratif que jamais. Explorons ensemble ses capacités.
Gestion intelligente des connaissances
Lors de l'évaluation de grands modèles linguistiques (LLM), la gestion de vastes quantités de données peut s'avérer fastidieuse.
/img/ https://clickup.com/blog/wp-content/uploads/2024/11/ClickUp-Brain-11.gif ClickUp Brain /$$img/
résumez les données et rationalisez le suivi des indicateurs de performance avec ClickUp Brain [ClickUp Brain](https://clickup.com/ai_RÉSUMEZLESDONNÉESETRATIONALISEZLESUIVIDESINDICATEURSDEPERFORMANCEAVECCLICKUPBRAIN/HREF/) permet d'organiser et de mettre en évidence les indicateurs et les ressources essentiels spécialement conçus pour l'évaluation des LLM. Au lieu de fouiller dans des feuilles de calcul éparses et des rapports volumineux, ClickUp Brain rassemble tout en un seul endroit. Les indicateurs de performance, les données d'étalonnage et les résultats des tests sont tous accessibles dans une interface claire et conviviale.
Cette organisation permet à votre équipe de faire la part des choses et de se concentrer sur les informations qui comptent vraiment, ce qui facilite l'interprétation des tendances et des modèles de performance.
Avec tout ce dont vous avez besoin en un seul endroit, vous pouvez passer de la simple collecte de données à une prise de décision impactante et axée sur les données, transformant la surcharge d'informations en intelligence exploitable.
Planification de projets et gestion de flux de travail
Les évaluations LLM nécessitent une planification et une collaboration minutieuses, et ClickUp facilite la gestion de ce processus.
Vous pouvez facilement déléguer des responsabilités telles que la collecte de données, la formation au modèle et les tests de performance, tout en paramétrant les priorités pour vous assurer que les tâches les plus critiques reçoivent l'attention en premier. En outre, les champs personnalisés vous permettent d'adapter les flux de travail aux besoins spécifiques de votre projet.
/$$$img/ https://clickup.com/blog/wp-content/uploads/2024/10/ClickUps-workflow-and-project-management-capabilities.png Utilisez ClickUp pour rationaliser le flux de travail de l'évaluation LLM /$$img/
créer et assigner des tâches et rationaliser le flux de travail en utilisant l'IA dans ClickUp_
Avec ClickUp, tout le monde peut voir qui fait quoi et quand, ce qui permet d'éviter les retards et de s'assurer que les tâches se déroulent sans heurts au sein de l'équipe. C'est un excellent moyen de garder tout organisé et sur la bonne voie du début à la fin.
Suivi des indicateurs grâce à des tableaux de bord personnalisés
Vous souhaitez garder un œil sur les performances de vos systèmes de gestion du cycle de vie des produits ? Tableaux de bord ClickUp visualisent les indicateurs de performance en temps réel. Ils vous permettent de suivre instantanément la progression de votre modèle. Ces tableaux de bord sont hautement personnalisables, vous permettant de construire des graphiques et des diagrammes qui présentent exactement ce dont vous avez besoin quand vous en avez besoin.
Vous pouvez observer l'évolution de la précision de votre modèle au fil des étapes d'évaluation ou décomposer la consommation de ressources à chaque phase. Ces informations vous permettent de repérer rapidement les tendances, d'identifier les domaines à améliorer et de procéder à des ajustements à la volée.
/$$$img/ https://clickup.com/blog/wp-content/uploads/2024/11/image4-19.png Tableaux de bord ClickUp pour afficher la progression /$$img/
visualisez la progression de votre évaluation en un coup d'œil dans les tableaux de bord ClickUp_
Au lieu d'attendre le prochain rapport détaillé, Tableaux de bord ClickUp vous permettent de rester informé et réactif, en donnant à votre équipe les moyens de prendre sans délai des décisions fondées sur des données.
Des informations automatisées
L'analyse des données peut prendre beaucoup de temps, mais Les fonctionnalités de ClickUp Brain allègent la charge en fournissant des informations précieuses. Elles mettent en évidence les tendances importantes et suggèrent même des recommandations basées sur les données, ce qui permet de tirer plus facilement des conclusions significatives.
Grâce aux informations automatisées de ClickUp Brain, il n'est plus nécessaire de passer manuellement au peigne fin les données brutes à la recherche de modèles : ClickUp Brain les repère pour vous. Grâce à l'automatisation, votre équipe est gratuite et peut se concentrer sur l'amélioration des performances du modèle au lieu de se perdre dans des analyses de données répétitives.
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utilisez ClickUp Brain pour obtenir des informations exploitables
Les informations générées sont prêtes à l'emploi, ce qui permet à votre équipe de voir immédiatement ce qui fonctionne et où des changements pourraient être nécessaires. En réduisant le temps consacré à l'analyse, ClickUp aide votre équipe à accélérer le processus d'évaluation et à se concentrer sur la mise en œuvre.
Documentation et collaboration
Plus besoin de fouiller dans les e-mails ou les multiples plateformes pour trouver ce dont vous avez besoin ; tout est là, prêt quand vous l'êtes. Documents ClickUp est un hub central qui rassemble tout ce dont votre équipe a besoin pour une évaluation LLM sans faille. Il organise la documentation clé du projet - critères d'évaluation, résultats des tests et journaux de performance - en un seul endroit accessible afin que tout le monde puisse accéder rapidement aux informations les plus récentes.
Ce qui distingue vraiment ClickUp Docs, ce sont ses fonctionnalités de collaboration en temps réel. L'interface intégrée de ClickUp Docs permet à tous les utilisateurs d'accéder rapidement aux informations les plus récentes ClickUp Discute et Commentaires permet aux membres de l'équipe de discuter des idées, de donner leur avis et de suggérer des changements directement dans les documents
Cela signifie que votre équipe peut discuter des résultats et procéder à des ajustements directement sur la plateforme, en veillant à ce que toutes les discussions soient pertinentes et pertinentes.
/$$$img/ https://clickup.com/blog/wp-content/uploads/2024/11/image3-17.png Collaborez et modifiez des documents avec ClickUp Docs /$$img/
collaborez et modifiez les documents ClickUp avec votre équipe en temps réel_
Tout, de la documentation au travail d'équipe, se passe dans ClickUp Docs, créant un processus d'évaluation rationalisé où chacun peut voir, partager et agir sur les derniers développements.
Le résultat ? Un flux de travail fluide et unifié qui permet à votre équipe d'atteindre ses objectifs en toute clarté.
Êtes-vous prêt à essayer ClickUp ? Avant cela, discutons de quelques conseils et astuces pour tirer le meilleur parti de votre évaluation LLM.
Bonnes pratiques en matière d'évaluation LLM
Une approche bien structurée de l'évaluation LLM garantit que le modèle répond à vos besoins, s'aligne sur les attentes des utilisateurs et fournit des résultats significatifs.
La définition d'objectifs clairs, la prise en compte des utilisateurs finaux et l'utilisation d'indicateurs variés contribuent à la forme d'une évaluation approfondie qui révèle les points forts et les paramètres à améliorer. Vous trouverez ci-dessous quelques bonnes pratiques pour guider votre processus.
🎯 Définir des objectifs clairs
Avant de commencer le processus d'évaluation, il est essentiel de savoir exactement ce que vous attendez de votre grand modèle linguistique (LLM). Prenez le temps d'exposer les tâches ou objectifs spécifiques du modèle.
📌 Exemple: Si vous souhaitez améliorer les performances de la traduction automatique, précisez les niveaux de qualité que vous souhaitez atteindre. Avoir des objectifs clairs vous aide à vous concentrer sur les indicateurs les plus pertinents, en veillant à ce que votre évaluation reste alignée sur ces objectifs et mesure précisément la réussite.
👥 Considérez votre public
Réfléchissez aux personnes qui utiliseront le programme de formation tout au long de la vie et à leurs besoins. Il est essentiel d'adapter l'évaluation aux utilisateurs visés.
📌 Exemple: Si votre modèle est destiné à générer un contenu attrayant, vous devrez accorder une attention particulière à des indicateurs tels que la fluidité et la cohérence. Comprendre votre public permet d'affiner vos critères d'évaluation, en veillant à ce que le modèle apporte une valeur réelle dans les applications pratiques
📊 Utiliser divers indicateurs
Ne vous fiez pas à un seul indicateur pour évaluer votre LLM ; une combinaison d'indicateurs vous donne une image plus complète de ses performances. Chaque indicateur capte des aspects différents, donc l'utilisation de plusieurs indicateurs peut vous aider à identifier les forces et les faiblesses.
📌 Exemple: Si les scores BLEU sont excellents pour mesurer la qualité d'une traduction, ils ne couvrent pas toutes les nuances de la création littéraire. L'intégration d'indicateurs tels que la perplexité pour la précision prédictive et même les évaluations humaines pour le contexte peut conduire à une compréhension beaucoup plus arrondie de la performance de votre modèle
LLM Benchmarks et outils
L'évaluation des grands modèles de langage (LLM) s'appuie souvent sur des benchmarks standard et des outils spécialisés qui permettent d'évaluer les performances des modèles dans diverses tâches.
Voici un aperçu de quelques repères et outils largement utilisés qui apportent structure et clarté au processus d'évaluation.
Critères de référence clés
- GLUE (General Language Understanding Evaluation): GLUE évalue les capacités des modèles dans plusieurs tâches linguistiques, notamment la classification, la similarité et l'inférence des phrases. Il s'agit d'un critère de référence pour les modèles qui doivent gérer la compréhension du langage dans son ensemble
- SQuAD (Stanford Question Answering Dataset): Le cadre d'évaluation SQuAD est idéal pour la compréhension de la lecture et mesure la capacité d'un modèle à répondre à des questions basées sur un passage de texte. Il est utilisé de manière personnalisée pour des tâches telles que l'assistance client et la recherche de connaissances, pour lesquelles des réponses précises sont cruciales
- SuperGLUE: Version améliorée de GLUE, SuperGLUE évalue les modèles sur des tâches de raisonnement et de compréhension contextuelle plus complexes. Il fournit des informations plus approfondies, en particulier pour les applications nécessitant une compréhension avancée du langage
Outils d'évaluation essentiels
- Hugging Face : Il est largement populaire pour sa bibliothèque de modèles étendue, ses ensembles de données et ses fonctionnalités d'évaluation. Son interface très intuitive permet aux utilisateurs de sélectionner facilement des références, de personnaliser les évaluations et de suivre les performances des modèles, ce qui le rend polyvalent pour de nombreuses applications LLM
- SuperAnnotate : Il est spécialisé dans la gestion et l'annotation des données, ce qui est crucial pour les tâches d'apprentissage supervisé. Il est particulièrement utile pour affiner la précision des modèles, car il facilite l'obtention de données de haute qualité, annotées par des humains, qui améliorent les performances des modèles sur des tâches complexes
- AllenNLP **Mon travail par l'Allen Institute for IA, AllenNLP est destiné aux chercheurs et aux développeurs qui travaillent sur des modèles de NLP personnalisés. Il assiste un intervalle de références et fournit des outils pour former, tester et évaluer les modèles de langage, offrant ainsi une flexibilité pour diverses applications de NLP
L'utilisation d'une combinaison de ces repères et outils offre une approche complète de l'évaluation des MLD. Les critères de référence peuvent établir des normes pour l'ensemble des tâches, tandis que les outils fournissent la structure et la flexibilité nécessaires pour suivre, affiner et améliorer efficacement les performances des modèles.
Ensemble, ils garantissent que les LLM répondent à la fois aux normes techniques et aux besoins d'applications pratiques.
Défis de l'évaluation du modèle LLM
L'évaluation des grands modèles de langage (LLM) nécessite une approche nuancée. Elle se concentre sur la qualité des réponses et sur la compréhension de l'adaptabilité et des limites du modèle dans divers scénarios.
Comme ces modèles sont entraînés sur des ensembles de données étendus, leur comportement est influencé par un intervalle de facteurs, ce qui fait qu'il est essentiel d'évaluer plus que la seule précision.
Une véritable évaluation implique d'examiner la fiabilité du modèle, sa résilience face à des situations inhabituelles et sa capacité à s'adapter à des situations particulières invitations, instructions et la cohérence globale des réponses. Ce processus permet de dresser un tableau plus clair des forces et des faiblesses du modèle et de mettre en évidence les domaines qui doivent être affinés.
Voici un examen plus approfondi de certains défis courants qui se posent lors de l'évaluation du LLM.
1. Chevauchement des données d'apprentissage
Il est difficile de savoir si le modèle a déjà vu certaines des données de test. Comme les LLM sont entraînés sur des ensembles de données massifs, il est possible que certaines questions de test se chevauchent avec des exemples d'entraînement. Cela peut faire paraître le modèle meilleur qu'il ne l'est en réalité, car il pourrait simplement répéter ce qu'il sait déjà au lieu de faire preuve d'une véritable compréhension.
2. Performances incohérentes
Les LLM peuvent avoir des réponses imprévisibles. Un instant, ils fournissent des informations impressionnantes et l'instant d'après, ils commettent des erreurs bizarres ou présentent des informations imaginaires comme des faits (ce que l'on appelle des "hallucinations").
Cette incohérence signifie que si les résultats du LLM peuvent briller dans certains domaines, ils peuvent être insuffisants dans d'autres, ce qui rend difficile l'évaluation précise de sa fiabilité et de sa qualité globales.
3. Vulnérabilités adverses
Les LLM peuvent être sujets à des attaques adverses, où des invitations habilement conçues les poussent à produire des réponses erronées ou nuisibles. Cette vulnérabilité expose les faiblesses du modèle et peut conduire à des résultats inattendus ou biaisés. Il est essentiel de tester ces faiblesses adverses pour comprendre où se situent les limites du modèle.
Cas d'utilisation pratiques de l'évaluation LLM
Enfin, voici quelques situations courantes où l'évaluation LLM fait vraiment la différence :
Les chatbots d'assistance client
Les LLM sont largement utilisés dans les chatbots pour traiter les requêtes des clients. L'évaluation de la qualité des réponses du modèle permet de s'assurer qu'il fournit des réponses précises, utiles et adaptées au contexte.
Il est crucial de mesurer sa capacité à comprendre l'intention du client, à traiter des questions diverses et à fournir des réponses de type humain. Les entreprises pourront ainsi garantir une expérience client fluide tout en minimisant les frustrations.
Génération de contenu
De nombreuses entreprises font appel aux LLM pour générer du contenu de blog, des médias sociaux et des descriptions de produits. L'évaluation de la qualité du contenu généré permet de s'assurer qu'il est grammaticalement correct, engageant et pertinent pour le public cible. Des indicateurs tels que la créativité, la cohérence et la pertinence par rapport au sujet sont importants ici pour maintenir des normes de contenu élevées.
Analyse des sentiments
Les LLM peuvent analyser le sentiment des commentaires des clients, des posts sur les médias sociaux ou des critiques de produits. Il est essentiel d'évaluer la précision avec laquelle le modèle identifie si un morceau de texte est positif, négatif ou neutre. Cela aide les entreprises à comprendre les émotions des clients, à affiner les produits ou les services, à renforcer la satisfaction des utilisateurs et à améliorer les stratégies de marketing.
Génération de codes
Les développeurs utilisent souvent les LLM pour faciliter la génération de code. Il est essentiel d'évaluer la capacité du modèle à produire un code fonctionnel et efficace.
Il est important de vérifier si le code généré est logique, exempt d'erreurs et répond aux exigences de la tâche. Cela permet de réduire la quantité de code manuel nécessaire et d'améliorer la productivité.
Optimisez votre évaluation LLM avec ClickUp
L'évaluation des LLM consiste à choisir les bons indicateurs qui correspondent à vos objectifs. La clé est de comprendre vos objectifs spécifiques, qu'il s'agisse d'améliorer la qualité de la traduction, de renforcer la génération de contenu ou d'affiner les tâches spécialisées.
La sélection des bons indicateurs pour l'évaluation des performances, tels que les indicateurs RAG ou les indicateurs de mise au point, constitue le formulaire d'une évaluation précise et significative. Parallèlement, les évaluateurs avancés tels que G-Eval, Prometheus, SelfCheckGPT et QAG fournissent des informations précises grâce à leurs fortes capacités de raisonnement.
Cependant, cela ne signifie pas que ces scores sont parfaits - il est toujours important de s'assurer qu'ils sont fiables.
À mesure que vous progressez dans l'évaluation de votre candidature LLM, adaptez le processus à votre cas d'utilisation spécifique. Il n'existe pas d'indicateurs universels qui fonctionnent dans tous les cas de figure. Une combinaison d'indicateurs, ainsi qu'une attention particulière au contexte, vous donneront une image plus précise de la performance de votre modèle.
Pour rationaliser votre évaluation LLM et améliorer la collaboration de l'équipe, ClickUp est la solution idéale pour gérer les flux de travail et suivre les indicateurs importants.
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