I modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) hanno usufruito di nuove possibilità per le applicazioni software. Permettono di creare sistemi più intelligenti e dinamici che mai.
Gli esperti prevedono che entro il 2025 le app alimentate da questi modelli potrebbero automatizzare quasi metà di tutto il lavoro digitale .
Tuttavia, mentre usufruiamo di queste capacità, si profila una sfida: Da fare per misurare in modo affidabile la qualità dei loro risultati su larga scala? Basta una piccola modifica alle impostazioni e, improvvisamente, ci si trova di fronte a risultati sensibilmente diversi. Questa variabilità può rendere difficile la valutazione delle loro prestazioni, che è fondamentale quando si prepara un modello per l'uso nel mondo reale.
In questo articolo verranno illustrate le migliori pratiche di valutazione dei sistemi LLM, dai test di pre-impiego alla produttività. Quindi, cominciamo!
Che cos'è una valutazione LLM?
Le metriche di valutazione LLM sono un modo per vedere se i prompt, le impostazioni del modello o il flusso di lavoro raggiungono gli obiettivi prefissati. Queste metriche danno un'idea di quanto sia buono il tuo Modello linguistico di grandi dimensioni e se è veramente pronto per l'uso nel mondo reale.
Oggi, alcune delle metriche più comuni misurano il richiamo del contesto nelle attività di retrieval-augmented generation (RAG), le corrispondenze esatte per le classificazioni, la convalida JSON per gli output strutturati e la similarità semantica per le attività più creative.
Ciascuna di queste metriche garantisce in modo univoco che l'LLM soddisfi gli standard per il vostro caso d'uso specifico.
Da fare per valutare un LLM?
I modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) sono ormai utilizzati in un ampio intervallo di applicazioni. È essenziale valutare le prestazioni dei modelli per assicurarsi che siano conformi agli standard previsti e che servano efficacemente gli scopi prefissati.
Pensate a questo aspetto: Gli LLM sono alla base di qualsiasi applicazione, dai chatbot per il supporto clienti agli strumenti creativi, e man mano che diventano più avanzati, compaiono in un numero sempre maggiore di posti.
Ciò significa che abbiamo bisogno di modi migliori per monitorarli e valutarli: i metodi tradizionali non riescono a tenere il passo con tutte le attività che questi modelli stanno gestendo.
Una buona metrica di valutazione è come un controllo di qualità per i LLM. **Senza questi controlli, gli errori potrebbero sfuggire, portando a esperienze utente frustranti o addirittura fuorvianti.
Quando si dispone di solide metriche di valutazione, è più facile individuare i problemi, migliorare il modello e assicurarsi che sia pronto a soddisfare le esigenze specifiche degli utenti. In questo modo, si sa che il Piattaforma IA con cui lavorate è all'altezza degli standard e può fornire i risultati di cui avete bisogno.
📖 Leggi tutto: LLM vs. IA generativa: una guida dettagliata
Tipi di valutazioni LLM
Le valutazioni forniscono una lente unica per esaminare le capacità del modello. Ogni tipo affronta vari aspetti qualitativi, aiutando a costruire un modello di distribuzione affidabile, sicuro ed efficiente.
Ecco i diversi tipi di metodi di valutazione LLM:
- la valutazione intrinseca si concentra sulle prestazioni interne del modello su attività linguistiche o di comprensione specifiche, senza ricorrere ad applicazioni reali. È tipicamente condotta durante la fase di sviluppo del modello per comprenderne le capacità principali
- la valutazione estrinseca valuta le prestazioni del modello nelle applicazioni reali. Questo tipo di valutazione esamina la capacità del modello di soddisfare obiettivi specifici all'interno di un contesto
- Valutazione della robustezza verifica la stabilità e l'affidabilità del modello in diversi scenari, compresi input imprevisti e condizioni avverse. Identifica i potenziali punti deboli, assicurando che il modello si comporti in modo prevedibile
- Test di efficienza e latenza esamina l'utilizzo delle risorse, la velocità e la latenza del modello. Assicura che il modello sia in grado di svolgere le attività rapidamente e a un costo computazionale ragionevole, il che è essenziale per la scalabilità
- Valutazione etica e di sicurezza assicura che il modello sia in linea con gli standard etici e le linee guida di sicurezza, che sono fondamentali per le applicazioni sensibili
Valutazioni di modelli LLM vs. valutazioni di sistemi LLM
La valutazione dei modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) prevede due approcci principali: la valutazione del modello e la valutazione del sistema. Ognuno di essi si concentra su aspetti diversi delle prestazioni di un LLM e conoscere la differenza è essenziale per massimizzare il potenziale di questi modelli.
🧠 Le valutazioni del modello esaminano le capacità generali dell'LLM. Questo tipo di valutazione verifica la capacità del modello di comprendere, generare e lavorare con il linguaggio in modo accurato in vari contesti. È come vedere quanto il modello sia in grado di gestire attività diverse, quasi come un test di intelligenza generale.
Per istanza, le valutazioni dei modelli possono chiedere: "Quanto è versatile questo modello? "
🎯 Le valutazioni del LLM sistema misurano come il LLM si comporta all'interno di una configurazione o di uno scopo specifico, come nel caso di un chatbot per il servizio clienti. In questo caso, non si tratta tanto delle capacità generali del modello, quanto del modo in cui esegue attività specifiche per migliorare l'esperienza dell'utente.
Le valutazioni di sistema, invece, si concentrano su domande del tipo: "Da che punto di vista il modello gestisce questa specifica attività per gli utenti? "
Le valutazioni del modello aiutano gli sviluppatori a capire le capacità e i limiti complessivi dell'LLM, guidando i miglioramenti. Le valutazioni del sistema si concentrano sulla capacità del LLM di soddisfare le esigenze degli utenti in contesti specifici, garantendo un'esperienza più fluida.
Completate, queste valutazioni forniscono un quadro completo dei punti di forza e delle aree di miglioramento dell'LLM, rendendolo più potente e facile da usare nelle applicazioni reali.
Esploriamo ora le metriche specifiche per la valutazione dell'LLM.
Metriche per la valutazione di LLM
Alcune metriche di valutazione affidabili e di tendenza includono:
1. Perplessità
**La perplessità misura l'efficacia di un modello linguistico nel predire una sequenza di parole. Un punteggio di perplessità più basso significa che il modello è più fiducioso nelle sue previsioni, il che porta a prestazioni migliori.
📌 Esempio: Immaginiamo che un modello generi un testo a partire dal prompt "Il gatto si è seduto sul" Se prevede un'alta probabilità per parole come "tappetino" e "pavimento", capisce bene il contesto e ne risulta un basso punteggio di perplessità.
Se invece suggerisce una parola non correlata come "astronave", il punteggio di perplessità sarà più alto, a indicare che il modello fatica a prevedere un testo sensato.
2. Punteggio BLEU
Il punteggio BLEU (Bilingual Evaluation Understudy) è utilizzato principalmente per valutare la traduzione automatica e la generazione di testi.
Misura il numero di n-grammi (sequenze contigue di n elementi di un dato campione di testo) presenti nell'output che si sovrappongono a quelli presenti in uno o più testi di riferimento. Il punteggio varia da 0 a 1, con punteggi più alti che indicano prestazioni migliori.
📌 Esempio: Se il modello genera la frase "La volpe marrone veloce salta il cane pigro" e il testo di riferimento è "Una volpe marrone veloce salta il cane pigro", BLEU confronterà gli n-grammi condivisi.
Un punteggio elevato indica che la frase generata corrisponde strettamente al testo di riferimento, mentre un punteggio più basso potrebbe indicare che l'output generato non si allinea bene.
3. Punteggio F1
Il punteggio F1 è una metrica di valutazione LLM utilizzata principalmente per le attività di classificazione. Misura l'equilibrio tra precisione (l'accuratezza delle previsioni positive) e richiamo (la capacità di identificare tutte le istanze rilevanti)
L'intervallo va da 0 a 1, dove un punteggio di 1 indica una precisione perfetta.
esempio: In un'attività di risposta a domande, se al modello viene chiesto "Di che colore è il cielo?" e risponde "Il cielo è blu" (vero positivo) ma include anche "Il cielo è verde" (falso positivo), il punteggio F1 terrà conto sia della rilevanza della risposta corretta che di quella errata.
Questa metrica aiuta a garantire una valutazione equilibrata delle prestazioni del modello.
4. METEOR
METEOR (Metric for Evaluation of Translation with Explicit ORdering) va oltre la corrispondenza esatta delle parole. Considera i sinonimi, le metriche e le parafrasi per valutare la somiglianza tra il testo generato e quello di riferimento. Questa metrica mira ad allinearsi maggiormente al giudizio umano.
se il modello genera "Il felino riposava sul tappeto" e il testo di riferimento è "Il gatto giaceva sul tappeto", METEOR assegnerà un punteggio più alto rispetto a BLEU perché riconosce che "felino" è un sinonimo di "gatto" e "tappeto" e "tappeto" hanno significati simili.
Questo rende METEOR particolarmente utile per cogliere le sfumature del linguaggio.
5. Punteggio BERTS
BERTScore valuta la somiglianza dei testi sulla base di incorporazioni contestuali derivate da modelli come BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers). Si concentra più sul significato che sulle corrispondenze esatte delle parole, consentendo una migliore valutazione della somiglianza semantica
📌 Esempio: Quando si confrontano le frasi "L'auto correva lungo la strada" e "Il veicolo sfrecciava lungo la strada", BERTScore analizza i significati sottostanti piuttosto che la sola scelta delle parole.
Anche se le parole differiscono, le idee generali sono simili, il che porta a un BERTScore elevato che riflette l'efficacia del contenuto generato.
6. Valutazione umana
La valutazione umana rimane un aspetto cruciale della valutazione dei LLM. si tratta di una valutazione da parte di giudici umani della qualità del lavoro svolto dei risultati del modello in base a vari criteri come la fluidità e la rilevanza. Per raccogliere i feedback si possono utilizzare tecniche come le scale Likert e i test A/B.
📌 Esempio: Dopo aver generato le risposte di un chatbot per il servizio clienti, i valutatori umani potrebbero valutare ogni risposta su una scala da 1 a 5. Ad istanza, se il chatbot fornisce una risposta chiara e utile a una richiesta del cliente, potrebbe ricevere un 5, mentre una risposta vaga o confusa potrebbe ricevere un 2.
7. Metriche specifiche dell'attività
Attività LLM diverse richiedono metriche di valutazione personalizzate.
Per i sistemi di dialogo, le metriche potrebbero valutare il coinvolgimento dell'utente o la valutazione delle attività completate. Per la generazione di codice, l'esito positivo potrebbe essere misurato in base alla frequenza con cui il codice generato viene compilato o supera i test
esempio: In un chatbot di supporto clienti, i livelli di coinvolgimento potrebbero essere misurati in base a quanto tempo gli utenti rimangono in conversazione o a quante domande di follow-up fanno.
Se gli utenti chiedono spesso ulteriori informazioni, significa che il modello li sta coinvolgendo con esito positivo e risponde efficacemente alle loro query.
8. Robustezza e correttezza
La valutazione della robustezza di un modello implica la verifica della sua capacità di rispondere a input inattesi o inusuali. Le metriche di equità aiutano a identificare le distorsioni nei risultati del modello, assicurando che si comporti in modo equo tra diversi dati demografici e scenari.
📌 Esempio: Quando si testa un modello con una domanda stravagante come "Cosa ne pensi degli unicorni?", il modello dovrebbe gestire la domanda con grazia e fornire una risposta pertinente. Se invece fornisce una risposta insensata o inappropriata, indica una mancanza di robustezza.
I test di robustezza assicurano che il modello non produca risultati distorti o dannosi, promuovendo un approccio più inclusivo Sistema IA più inclusivo .
📖 Leggi tutto: La differenza tra apprendimento automatico e intelligenza artificiale
9. Metriche di efficienza
Con l'aumento della complessità dei modelli linguistici, diventa sempre più importante misurarne l'efficienza per quanto riguarda la velocità, l'uso della memoria e il consumo di energia. Le metriche di efficienza aiutano a valutare l'intensità delle risorse di un modello quando genera le risposte
📌 Esempio: Per un modello linguistico di grandi dimensioni, la misurazione dell'efficienza potrebbe comportare il monitoraggio della velocità con cui genera le risposte alle query dell'utente e della quantità di memoria utilizzata durante questo processo.
Se impiega troppo tempo a rispondere o consuma risorse eccessive, potrebbe essere un problema per le applicazioni che richiedono prestazioni in tempo reale, come i chatbot o i servizi di traduzione.
Ora sapete come valutare un modello LLM. Ma quali strumenti si possono usare per misurarlo? Esploriamo.
Come ClickUp Brain può migliorare la valutazione di un modello LLM
ClickUp è un'app "tutto per il lavoro" con un assistente personale incorporato chiamato ClickUp Brain. ClickUp Brain è una soluzione che cambia le carte in tavola per la valutazione delle prestazioni di un corso di laurea in LLM. Da cosa è fatto?
Organizza e mette in evidenza i dati più rilevanti, mantenendo il team sulla retta via. Grazie alle sue funzionalità/funzione IA, ClickUp Brain è uno dei migliori strumenti per la valutazione delle prestazioni dei docenti software per reti neurali in circolazione. Rende l'intero processo più fluido, efficiente e collaborativo che mai. Esploriamo insieme le sue capacità.
Gestione intelligente della conoscenza
Quando si valutano i modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM), la gestione di vaste quantità di dati può risultare opprimente.
riassumere i dati e semplificare il monitoraggio delle metriche di performance con ClickUp Brain ClickUp Brain è in grado di organizzare e mettere in evidenza le metriche e le risorse essenziali, studiate appositamente per la valutazione dei corsi di laurea magistrale. Invece di rovistare tra fogli di calcolo sparsi e reportistica densa, ClickUp Brain riunisce tutto in un unico posto. Le metriche delle prestazioni, i dati di benchmarking e i risultati dei test sono tutti accessibili all'interno di un'interfaccia chiara e user-friendly.
Questa organizzazione aiuta il vostro team a superare il rumore e a concentrarsi sulle informazioni che contano davvero, rendendo più facile l'interpretazione delle tendenze e dei modelli di performance.
Con tutto ciò che serve in un unico luogo, è possibile passare dalla mera raccolta di dati a un processo decisionale d'impatto e guidato dai dati, trasformando il sovraccarico di informazioni in intelligenza fattibile.
Pianificazione dei progetti e gestione del flusso di lavoro
Le valutazioni LLM richiedono un piano attento e una collaborazione, e ClickUp semplifica la gestione di questo processo.
È possibile delegare facilmente responsabilità come la raccolta dei dati, l'addestramento dei modelli e il test delle prestazioni, impostando al contempo le priorità per assicurarsi che le attività più critiche vengano prese in considerazione per prime. Inoltre, i campi personalizzati consentono di adattare i flussi di lavoro alle esigenze specifiche del progetto.
creare e assegnare attività e semplificare il flusso di lavoro utilizzando l'IA in ClickUp
Con ClickUp, tutti possono vedere chi sta facendo cosa e quando, evitando ritardi e assicurandosi che le attività si svolgano senza problemi all'interno del team. È un ottimo modo per tenere tutto organizzato e in ordine dall'inizio alla fine.
Monitoraggio delle metriche attraverso dashboard personalizzate
Volete tenere sotto controllo le prestazioni dei vostri sistemi LLM? ClickUp dashboard visualizzano gli indicatori di performance in tempo reale. Consentono di monitorare istantaneamente lo stato del modello. Questi dashboard sono altamente personalizzabili e consentono di creare grafici e diagrammi che presentano esattamente ciò che serve quando serve.
È possibile osservare l'evoluzione dell'accuratezza del modello nelle varie fasi di valutazione o analizzare il consumo di risorse in ogni fase. Queste informazioni consentono di individuare rapidamente le tendenze, identificare le aree di miglioramento e apportare modifiche al volo.
visualizzate lo stato di avanzamento della valutazione in un solo colpo d'occhio in ClickUp Dashboards
Invece di aspettare il prossimo report dettagliato, ClickUp Dashboard vi permettono di essere sempre informati e reattivi, consentendo al vostro team di prendere decisioni basate sui dati senza ritardi.
Approfondimenti automatizzati
L'analisi dei dati può richiedere molto tempo, ma Funzionalità/funzione di ClickUp Brain alleggeriscono il carico di lavoro, fornendo preziose informazioni. Evidenziano le tendenze più importanti e suggeriscono anche raccomandazioni basate sui dati, rendendo più facile trarre conclusioni significative.
Con gli insight automatizzati di ClickUp Brain, non è necessario setacciare manualmente i dati grezzi alla ricerca di modelli: li individua per voi. Questa automazione libera il team di concentrarsi sul perfezionamento delle prestazioni dei modelli, anziché impantanarsi in analisi ripetitive dei dati.
ottenere informazioni utili con ClickUp Brain
Gli insight generati sono pronti all'uso e consentono al team di vedere immediatamente cosa funziona e dove è necessario apportare modifiche. Riducendo il tempo dedicato all'analisi, ClickUp aiuta il team ad accelerare il processo di valutazione e a concentrarsi sull'implementazione.
Documentazione e collaborazione
Non è più necessario scavare tra le email o le piattaforme multiple per trovare ciò che serve; tutto è lì, pronto quando lo siete voi. Documenti ClickUp è un hub centrale che riunisce tutto ciò di cui il team ha bisogno per una valutazione LLM senza interruzioni. Organizza la documentazione chiave del progetto, come i criteri di benchmarking, i risultati dei test e i registri delle prestazioni, in un unico punto accessibile, in modo che tutti possano accedere rapidamente alle informazioni più recenti.
Ciò che distingue ClickUp Documenti è la sua funzionalità/funzione di collaborazione in tempo reale. Il sistema integrato **ClickUp Chattare e Commenti **permette ai membri del team di discutere le intuizioni, dare feedback e suggerire modifiche direttamente all'interno dei documenti
In questo modo il team può discutere dei risultati e apportare modifiche direttamente sulla piattaforma, mantenendo tutte le discussioni pertinenti e puntuali.
collabora e modifica i documenti ClickUp con il tuo team in tempo reale_
Tutto, dalla documentazione al lavoro di squadra, avviene all'interno di ClickUp Docs, creando un processo di valutazione semplificato in cui tutti possono vedere, condividere e agire in base agli ultimi sviluppi.
Il risultato? Un flusso di lavoro fluido e unificato che consente al team di raggiungere gli obiettivi con completa chiarezza.
Siete pronti a provare ClickUp? Prima di questo, discutiamo alcuni suggerimenti e trucchi per ottenere il massimo dalla vostra valutazione LLM.
Best Practices nella valutazione LLM
Un approccio ben strutturato alla valutazione LLM assicura che il modello risponda alle vostre esigenze, sia in linea con le aspettative degli utenti e fornisca risultati significativi.
L'impostazione di chiari oggetti, la considerazione degli utenti finali e l'utilizzo di una serie di metriche aiutano a formare una valutazione approfondita che rivela i punti di forza e le aree di miglioramento. Di seguito sono riportate alcune best practice per guidare il processo.
🎯 Definire obiettivi chiari
Prima di iniziare il processo di valutazione, è essenziale sapere esattamente cosa si vuole ottenere con il modello linguistico di grandi dimensioni (LLM). Prendetevi del tempo per delineare le attività o gli obiettivi specifici del modello.
📌 Esempio: Se volete migliorare le prestazioni della traduzione automatica, chiarite i livelli di qualità che volete raggiungere. Avere degli oggetti chiari aiuta a concentrarsi sulle metriche più rilevanti, assicurando che la valutazione rimanga allineata con questi obiettivi e misuri accuratamente l'esito positivo.
👥 Considerate il vostro pubblico
Pensate a chi utilizzerà l'LLM e a quali sono le sue esigenze. È fondamentale adattare la valutazione agli utenti previsti.
📌 Esempio: Se il vostro modello è destinato a generare contenuti coinvolgenti, dovrete prestare molta attenzione a metriche come la fluidità e la coerenza. La comprensione del pubblico aiuta a perfezionare i criteri di valutazione, assicurando che il modello fornisca un valore reale nelle applicazioni pratiche
📊 Utilizzare diverse metriche
Non affidatevi a una sola metrica per valutare il vostro LLM; un mix di metriche vi offre un quadro più completo delle sue prestazioni. Ogni metrica cattura aspetti diversi, quindi l'uso di più metriche può aiutarvi a identificare sia i punti di forza che le debolezze.
📌 Esempio: Mentre i punteggi BLEU sono ottimi per misurare la qualità della traduzione, potrebbero non coprire tutte le sfumature della scrittura creativa. Incorporare metriche come la perplessità per l'accuratezza predittiva e persino le valutazioni umane per il contesto può portare a una comprensione molto più completa delle prestazioni del vostro modello
Parametri di riferimento e strumenti LLM
La valutazione dei modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) si basa spesso su benchmark standard del settore e strumenti specializzati che aiutano a misurare le prestazioni del modello in varie attività.
Ecco una panoramica di alcuni benchmark e strumenti ampiamente utilizzati che apportano struttura e chiarezza al processo di valutazione.
Parametri di riferimento chiave
- GLUE (General Language Understanding Evaluation): GLUE valuta le capacità del modello in diverse attività linguistiche, tra cui la classificazione delle frasi, la somiglianza e l'inferenza. Si tratta di un benchmark di riferimento per i modelli che devono gestire la comprensione generale del linguaggio
- SQuAD (Stanford Question Answering Dataset): Il framework di valutazione SQuAD è ideale per la comprensione della lettura e misura la capacità di un modello di rispondere a domande basate su un testo. È comunemente usato per attività come il supporto clienti e il recupero di conoscenze, dove la precisione delle risposte è fondamentale
- SuperGLUE: Versione migliorata di GLUE, SuperGLUE valuta i modelli su attività di ragionamento e comprensione contestuale più complesse. Fornisce approfondimenti, soprattutto per le applicazioni che richiedono una comprensione avanzata del linguaggio
Strumenti di valutazione essenziali
- Faccia da Abbraccio : È molto popolare per l'estensione della libreria di modelli, dei set di dati e delle funzionalità/funzione di valutazione. La sua interfaccia altamente intuitiva permette agli utenti di selezionare facilmente i benchmark, personalizzare le valutazioni e monitorare le prestazioni dei modelli, rendendolo versatile per molte applicazioni LLM
- SuperAnnotate : È specializzato nella gestione e nell'annotazione dei dati, fondamentale per le attività di apprendimento supervisionato. È particolarmente utile per affinare l'accuratezza dei modelli, in quanto facilita l'uso di dati di alta qualità annotati dall'uomo che migliorano le prestazioni dei modelli su attività complesse
- AllenNLP : Sviluppato dall'Allen Institute for IA, AllenNLP è rivolto a ricercatori e sviluppatori che lavorano su modelli NLP personalizzati. Supporta un intervallo di benchmark e fornisce provider per addestrare, testare e valutare i modelli linguistici, offrendo flessibilità per diverse applicazioni NLP
L'utilizzo di una combinazione di questi benchmark e strumenti offre un approccio completo alla valutazione dei LLM. I benchmark possono definire gli standard tra le varie attività, mentre gli strumenti forniscono la struttura e la flessibilità necessarie per monitorare, perfezionare e migliorare efficacemente le prestazioni dei modelli.
Insieme, assicurano che gli LLM soddisfino sia gli standard tecnici sia le esigenze di applicazione pratica.
Sfide della valutazione dei modelli LLM
La valutazione dei modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) richiede un approccio sfumato. Si concentra sulla qualità delle risposte e sulla comprensione dell'adattabilità e dei limiti del modello in vari scenari.
Poiché questi modelli sono addestrati su insiemi di dati estesi, il loro comportamento è influenzato da un intervallo di fattori, per cui è essenziale valutare qualcosa di più della semplice accuratezza.
Una vera valutazione significa esaminare l'affidabilità del modello, la sua capacità di resistere a situazioni inusuali e la sua capacità di adattamento prompt e la coerenza complessiva delle risposte. Questo processo aiuta a delineare un quadro più chiaro dei punti di forza e di debolezza del modello e a individuare le aree da perfezionare.
Ecco un'analisi più approfondita di alcune sfide comuni che si presentano durante la valutazione di un LLM.
1. Sovrapposizione dei dati di formazione
È difficile sapere se il modello ha già visto alcuni dei dati di test. Poiché gli LLM vengono addestrati su insiemi di dati enormi, è possibile che alcune domande di test si sovrappongano agli esempi di addestramento . Questo può far sembrare il modello migliore di quanto non sia in realtà, poiché potrebbe semplicemente ripetere ciò che già conosce invece di dimostrare una vera comprensione.
2. Prestazioni incoerenti
I LLM possono avere risposte imprevedibili. Un momento, forniscono intuizioni impressionanti e il momento dopo commettono errori strani o presentano informazioni immaginarie come fatti (note come "allucinazioni").
Questa incoerenza significa che, mentre i risultati del LLM possono brillare in alcune aree, possono essere insufficienti in altre, rendendo difficile giudicare con precisione la sua affidabilità e qualità complessiva.
3. Vulnerabilità avversarie
Gli MLM possono essere suscettibili di attacchi avversari, in cui prompt abilmente costruiti li inducono a produrre risposte errate o dannose Questa vulnerabilità espone le debolezze del modello e può portare a risultati imprevisti o distorti. La verifica di queste debolezze avversarie è fondamentale per capire dove si trovano i limiti del modello.
Casi d'uso pratici della valutazione LLM
Infine, ecco alcune situazioni comuni in cui la valutazione LLM fa davvero la differenza:
Chatbot per il supporto clienti
Gli LLM sono ampiamente utilizzati nei chatbot per gestire le query dei clienti. La valutazione delle risposte del modello assicura che esso fornisca risposte accurate, utili e contestualmente pertinenti.
È fondamentale misurare la sua capacità di comprendere le intenzioni dei clienti, di gestire domande diverse e di fornire risposte simili a quelle umane. In questo modo le aziende potranno garantire un'esperienza fluida ai clienti, riducendo al minimo la frustrazione.
Generazione di contenuti
Molte aziende utilizzano i LLM per generare contenuti per blog, social media e descrizioni di prodotti. La valutazione della qualità dei contenuti generati aiuta a garantire che siano grammaticalmente corretti, coinvolgenti e rilevanti per il traguardo. Metriche come la creatività, la coerenza e la pertinenza all'argomento sono importanti per mantenere alti gli standard dei contenuti.
Analisi del sentimento
I LLM possono analizzare il sentiment dei feedback dei clienti, dei post sui social media o delle recensioni dei prodotti. È essenziale valutare la precisione con cui il modello identifica se un testo è positivo, negativo o neutro. Questo aiuta le aziende a comprendere le emozioni dei clienti, a perfezionare i prodotti o i servizi, a migliorare la soddisfazione degli utenti e a migliorare le strategie di marketing.
Generazione del codice
Gli sviluppatori usano spesso gli LLM per aiutare a generare codice. La valutazione della capacità del modello di produrre codice funzionale ed efficiente è fondamentale.
È importante verificare che il codice generato sia logicamente valido, privo di errori e che soddisfi i requisiti dell'attività. Ciò contribuisce a ridurre la quantità di codice manuale necessario e a migliorare la produttività.
Ottimizzate la vostra valutazione LLM con ClickUp
La valutazione degli LLM si basa sulla scelta delle metriche giuste, in linea con i vostri obiettivi. La chiave è comprendere i vostri obiettivi specifici, sia che si tratti di migliorare la qualità della traduzione, sia che si tratti di migliorare la generazione di contenuti, sia che si tratti di perfezionare la messa a punto per attività specializzate.
La selezione delle metriche giuste per la valutazione delle prestazioni, come le metriche RAG o di messa a punto, costituisce il fondamento di una valutazione accurata e significativa. Nel frattempo, i marcatori avanzati come G-Eval, Prometheus, SelfCheckGPT e QAG forniscono indicazioni precise grazie alle loro forti capacità di ragionamento.
Tuttavia, ciò non significa che questi punteggi siano perfetti: è ancora importante assicurarsi che siano affidabili.
Man mano che si procede con la valutazione della domanda di LLM, è bene adattare il processo al proprio caso specifico. Non esiste una metrica universale che funzioni per ogni scenario. Una combinazione di metriche, insieme all'attenzione al contesto, vi darà un quadro più accurato delle prestazioni del vostro modello.
Per semplificare la valutazione dei LLM e migliorare la collaborazione del team, ClickUp è la soluzione ideale per gestire i flussi di lavoro e monitorare le metriche più importanti.
Volete migliorare la produttività del vostro team? Iscriviti a ClickUp e sperimentate come può trasformare il vostro flusso di lavoro!