Các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) đã mở ra những khả năng mới đầy hứa hẹn cho các ứng dụng phần mềm. Chúng cho phép tạo ra các hệ thống thông minh và linh hoạt hơn bao giờ hết.
Các chuyên gia dự đoán rằng đến năm 2025, các ứng dụng được hỗ trợ bởi các mô hình này có thể tự động hóa gần một nửa công việc kỹ thuật số.
Tuy nhiên, khi chúng ta mở khóa các khả năng này, một thách thức lại xuất hiện: làm thế nào để đo lường chất lượng đầu ra của chúng một cách đáng tin cậy trên quy mô lớn? Chỉ cần một chút thay đổi nhỏ trong cài đặt, bạn sẽ thấy đầu ra khác biệt rõ rệt. Sự thay đổi này có thể gây khó khăn cho việc đánh giá hiệu suất của chúng, điều rất quan trọng khi chuẩn bị mô hình để sử dụng trong thực tế.
Bài viết này sẽ chia sẻ những hiểu biết sâu sắc về các phương pháp đánh giá hệ thống LLM tốt nhất, từ thử nghiệm trước khi triển khai đến sản xuất. Vậy, hãy bắt đầu!
Đánh giá LLM là gì?
Các chỉ số đánh giá LLM là cách để xem liệu các lời nhắc, cài đặt mô hình hoặc quy trình làm việc của bạn có đạt được mục tiêu đã đặt ra hay không. Các chỉ số này cung cấp cho bạn thông tin chi tiết về hiệu suất của Mô hình ngôn ngữ lớn và liệu nó đã thực sự sẵn sàng để sử dụng trong thế giới thực hay chưa.
Hiện nay, một số chỉ số phổ biến nhất đo lường khả năng nhớ lại ngữ cảnh trong các công việc tạo nội dung được bổ sung bằng truy xuất (RAG), kết quả khớp chính xác cho phân loại, xác thực JSON cho đầu ra có cấu trúc và độ tương đồng ngữ nghĩa cho các công việc sáng tạo hơn.
Mỗi chỉ số này đảm bảo LLM đáp ứng các tiêu chuẩn cho trường hợp sử dụng cụ thể của bạn.
Tại sao bạn cần đánh giá LLM?
Các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) hiện đang được sử dụng trong một phạm vi rộng các ứng dụng. Việc đánh giá hiệu suất của các mô hình là rất quan trọng để đảm bảo chúng đáp ứng các tiêu chuẩn mong đợi và phục vụ hiệu quả các mục đích dự định.
Hãy nghĩ về điều này: LLM đang hỗ trợ mọi thứ, từ chatbot hỗ trợ khách hàng đến các công cụ sáng tạo, và khi chúng ngày càng tiên tiến, chúng sẽ xuất hiện ở nhiều nơi hơn.
Điều này có nghĩa là chúng ta cần những phương pháp tốt hơn để giám sát và đánh giá chúng — các phương pháp truyền thống không thể theo kịp tất cả các công việc mà các mô hình này đang xử lý.
Các chỉ số đánh giá tốt giống như kiểm tra chất lượng cho LLM. Chúng cho biết mô hình có đủ tin cậy, chính xác và hiệu quả để sử dụng trong thực tế hay không. Nếu không có những kiểm tra này, sai sót có thể xảy ra, dẫn đến trải nghiệm người dùng khó chịu hoặc thậm chí gây hiểu lầm.
Khi bạn có các chỉ số đánh giá mạnh mẽ, bạn sẽ dễ dàng phát hiện vấn đề, cải thiện mô hình và đảm bảo mô hình sẵn sàng đáp ứng nhu cầu cụ thể của người dùng. Bằng cách này, bạn biết rằng nền tảng AI mà bạn đang sử dụng đạt tiêu chuẩn và có thể mang lại kết quả bạn cần.
Các loại đánh giá LLM
Đánh giá cung cấp một góc nhìn độc đáo để kiểm tra khả năng của mô hình. Mỗi loại đánh giá đề cập đến các khía cạnh chất lượng khác nhau, giúp xây dựng mô hình triển khai đáng tin cậy, an toàn và hiệu quả.
Dưới đây là các phương pháp đánh giá LLM khác nhau:
- Đánh giá nội tại tập trung vào hiệu suất nội bộ của mô hình đối với các công việc ngôn ngữ hoặc hiểu cụ thể mà không liên quan đến các ứng dụng trong thế giới thực. Đánh giá này thường được thực hiện trong giai đoạn phát triển mô hình để hiểu các khả năng cốt lõi
- Đánh giá bên ngoài đánh giá hiệu suất của mô hình trong các ứng dụng thực tế. Loại đánh giá này kiểm tra mức độ mô hình đáp ứng các mục tiêu cụ thể trong một bối cảnh nhất định
- Đánh giá độ bền kiểm tra tính ổn định và độ tin cậy của mô hình trong các tình huống khác nhau, bao gồm các đầu vào bất ngờ và điều kiện bất lợi. Nó xác định các điểm yếu tiềm ẩn, đảm bảo mô hình hoạt động theo dự đoán
- Kiểm tra hiệu quả và độ trễ kiểm tra việc sử dụng tài nguyên, tốc độ và độ trễ của mô hình. Kiểm tra này đảm bảo rằng mô hình có thể thực hiện công việc nhanh chóng với chi phí tính toán hợp lý, điều này rất quan trọng đối với khả năng mở rộng
- Đánh giá đạo đức và an toàn đảm bảo mô hình tuân thủ các tiêu chuẩn đạo đức và hướng dẫn an toàn, điều này đặc biệt quan trọng trong các ứng dụng nhạy cảm
Đánh giá mô hình LLM so với đánh giá hệ thống LLM
Đánh giá mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) bao gồm hai phương pháp chính: đánh giá mô hình và đánh giá hệ thống. Mỗi phương pháp tập trung vào các khía cạnh khác nhau của hiệu suất LLM, và việc hiểu rõ sự khác biệt giữa chúng là điều cần thiết để tối ưu hóa tiềm năng của các mô hình này.
🧠 Đánh giá mô hình xem xét các kỹ năng chung của LLM. Loại đánh giá này kiểm tra khả năng của mô hình trong việc hiểu, tạo ra và làm việc với ngôn ngữ một cách chính xác trong các bối cảnh khác nhau. Nó giống như xem mô hình có thể xử lý các công việc khác nhau tốt như thế nào, gần giống như một bài kiểm tra trí thông minh chung.
Ví dụ: đánh giá mô hình có thể hỏi: "Mô hình này linh hoạt đến mức nào?"
🎯 Đánh giá hệ thống LLM đo lường hiệu suất của LLM trong một thiết lập hoặc mục đích cụ thể, chẳng hạn như trong chatbot dịch vụ khách hàng. Ở đây, điều quan trọng không phải là khả năng tổng quát của mô hình mà là cách mô hình thực hiện các công việc cụ thể để cải thiện trải nghiệm người dùng.
Tuy nhiên, đánh giá hệ thống tập trung vào các câu hỏi như: "Mô hình xử lý công việc cụ thể này cho người dùng tốt như thế nào?"
Đánh giá mô hình giúp các nhà phát triển hiểu được khả năng và giới hạn tổng thể của LLM, từ đó hướng dẫn cải tiến. Đánh giá hệ thống tập trung vào mức độ LLM đáp ứng nhu cầu của người dùng trong các bối cảnh cụ thể, đảm bảo trải nghiệm người dùng mượt mà hơn.
Kết hợp với nhau, các đánh giá này cung cấp một bức tranh toàn cảnh về các điểm mạnh và lĩnh vực cần cải thiện của LLM, giúp nó trở nên mạnh mẽ và thân thiện với người dùng hơn trong các ứng dụng thực tế.
Bây giờ, hãy cùng tìm hiểu các chỉ số cụ thể cho đánh giá LLM.
Các chỉ số đánh giá LLM
Một số chỉ số đánh giá đáng tin cậy và phổ biến bao gồm:
1. Độ phức tạp
Perplexity đo lường khả năng của mô hình ngôn ngữ trong việc dự đoán một chuỗi từ. Nói cách khác, nó cho biết mức độ không chắc chắn của mô hình về từ tiếp theo trong câu. Điểm perplexity thấp hơn cho thấy mô hình tự tin hơn trong dự đoán của mình, dẫn đến hiệu suất tốt hơn.
📌 Ví dụ: Hãy tưởng tượng một mô hình tạo văn bản từ lời nhắc "Con mèo ngồi trên. " Nếu mô hình dự đoán xác suất cao cho các từ như "thảm" và "sàn", thì mô hình hiểu rõ ngữ cảnh, dẫn đến điểm độ phức tạp thấp.
Mặt khác, nếu nó đề xuất một từ không liên quan như "tàu vũ trụ", điểm độ khó hiểu sẽ cao hơn, cho thấy mô hình gặp khó khăn trong việc dự đoán văn bản hợp lý.
2. Điểm BLEU
Điểm BLEU (Bilingual Evaluation Understudy) chủ yếu được sử dụng để đánh giá dịch máy và đánh giá việc tạo văn bản.
Nó đo lường số lượng n-gram (chuỗi liên tiếp gồm n mục từ một mẫu văn bản nhất định) trong kết quả trùng lặp với một hoặc nhiều văn bản tham chiếu. Điểm số nằm trong phạm vi từ 0 đến 1, điểm số cao hơn cho thấy hiệu suất tốt hơn.
📌 Ví dụ: Nếu mô hình của bạn tạo ra câu "The quick brown fox jumps over the lazy dog" (Con cáo nâu nhanh nhảy qua con chó lười biếng) và văn bản tham chiếu là "A fast brown fox leaps over a lazy dog" (Một con cáo nâu nhanh nhảy qua một con chó lười biếng), BLEU sẽ so sánh các n-gram được chia sẻ.
Điểm cao cho thấy câu được tạo ra rất phù hợp với tham chiếu, trong khi điểm thấp có thể cho thấy kết quả tạo ra không phù hợp.
3. Điểm F1
Chỉ số đánh giá LLM F1 chủ yếu dành cho các công việc phân loại. Chỉ số này đo lường sự cân bằng giữa độ chính xác (độ chính xác của các dự đoán tích cực) và độ thu hồi (khả năng xác định tất cả các đối tượng/kỳ/phiên bản có liên quan).
Phạm vi từ 0 đến 1, trong đó điểm 1 là độ chính xác hoàn hảo.
📌 Ví dụ: Trong một công việc trả lời câu hỏi, nếu mô hình được hỏi "Bầu trời có màu gì?" và trả lời "Bầu trời có màu xanh" (đúng dương tính) nhưng cũng bao gồm "Bầu trời có màu xanh lá cây" (sai dương tính), điểm F1 sẽ xem xét cả mức độ liên quan của câu trả lời đúng và câu trả lời sai.
Chỉ số này giúp đảm bảo đánh giá cân bằng về hiệu suất của mô hình.
4. METEOR
METEOR (Chỉ số đánh giá bản dịch với thứ tự rõ ràng) vượt xa việc so sánh từ chính xác. Chỉ số này xem xét các từ đồng nghĩa, gốc từ và các cách diễn đạt khác để đánh giá mức độ tương đồng giữa văn bản được tạo ra và văn bản tham chiếu. Chỉ số này nhằm mục đích phù hợp hơn với đánh giá của con người.
📌 Ví dụ: Nếu mô hình của bạn tạo ra câu "The feline rested on the rug" (Con mèo nằm trên tấm thảm) và tham chiếu là "The cat lay on the carpet" (Con mèo nằm trên tấm thảm), METEOR sẽ cho điểm cao hơn BLEU vì nó nhận ra rằng "feline" là từ đồng nghĩa với "cat" và "rug" và "carpet" có nghĩa tương tự nhau.
Điều này khiến METEOR đặc biệt hữu ích trong việc nắm bắt những sắc thái tinh tế của ngôn ngữ.
5. BERTScore
BERTScore đánh giá mức độ tương đồng của văn bản dựa trên các nhúng ngữ cảnh được lấy từ các mô hình như BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers). Nó tập trung vào ý nghĩa hơn là sự trùng khớp chính xác của từ, cho phép đánh giá mức độ tương đồng ngữ nghĩa tốt hơn.
📌 Ví dụ: Khi so sánh hai câu "The car raced down the road" (Chiếc xe chạy nhanh trên đường) và "The vehicle sped along the street" (Chiếc xe chạy nhanh dọc theo đường phố), BERTScore phân tích ý nghĩa cơ bản thay vì chỉ phân tích từ ngữ.
Mặc dù các từ khác nhau, nhưng ý tưởng tổng thể là tương tự, dẫn đến điểm BERTScore cao, phản ánh hiệu quả của nội dung được tạo ra.
6. Đánh giá bởi con người
Đánh giá bởi con người vẫn là một khía cạnh quan trọng trong việc đánh giá LLM. Điều này bao gồm việc các chuyên gia đánh giá chất lượng của đầu ra mô hình dựa trên các tiêu chí như độ trôi chảy và tính liên quan. Các kỹ thuật như thang điểm Likert và thử nghiệm A/B có thể được sử dụng để thu thập phản hồi.
📌 Ví dụ: Sau khi tạo phản hồi từ chatbot dịch vụ khách hàng, người đánh giá có thể chấm điểm từng phản hồi theo thang điểm từ 1 đến 5. Ví dụ: nếu chatbot cung cấp câu trả lời rõ ràng và hữu ích cho câu hỏi của khách hàng, nó có thể nhận được điểm 5, trong khi câu trả lời mơ hồ hoặc khó hiểu có thể nhận được điểm 2.
7. Chỉ số cụ thể cho từng công việc
Các công việc LLM khác nhau yêu cầu các chỉ số đánh giá phù hợp.
Đối với hệ thống đối thoại, các chỉ số có thể đánh giá mức độ tương tác của người dùng hoặc tỷ lệ hoàn thành công việc. Đối với tạo mã, thành công có thể được đo lường bằng tần suất mã được tạo ra biên dịch hoặc vượt qua các bài kiểm tra.
📌 Ví dụ: Trong chatbot hỗ trợ khách hàng, mức độ tương tác có thể được đo lường bằng thời gian người dùng tham gia cuộc hội thoại hoặc số lượng câu hỏi tiếp theo mà họ đặt ra.
Nếu người dùng thường xuyên yêu cầu thông tin bổ sung, điều đó cho thấy mô hình đang thu hút họ thành công và giải quyết hiệu quả các truy vấn của họ.
8. Độ bền vững và công bằng
Đánh giá độ bền vững của mô hình bao gồm việc kiểm tra mức độ phản hồi của mô hình đối với các đầu vào bất thường hoặc không mong đợi. Các chỉ số công bằng giúp phát hiện các thành kiến trong đầu ra của mô hình, đảm bảo mô hình hoạt động công bằng trên các nhóm đối tượng và tình huống khác nhau.
📌 Ví dụ: Khi thử nghiệm một mô hình với một câu hỏi kỳ quặc như "Bạn nghĩ gì về kỳ lân?", mô hình phải xử lý câu hỏi một cách lịch sự và đưa ra câu trả lời phù hợp. Nếu thay vào đó, mô hình đưa ra câu trả lời vô nghĩa hoặc không phù hợp, điều đó cho thấy mô hình thiếu tính mạnh mẽ.
Kiểm tra công bằng đảm bảo mô hình không tạo ra kết quả thiên vị hoặc gây hại, góp phần xây dựng hệ thống AI công bằng và bao trùm hơn.
📖 Đọc thêm: Sự khác biệt giữa Học máy và Trí tuệ nhân tạo
9. Chỉ số hiệu quả
Khi các mô hình ngôn ngữ ngày càng phức tạp, việc đo lường hiệu quả của chúng về tốc độ, sử dụng bộ nhớ và tiêu thụ năng lượng trở nên ngày càng quan trọng. Các chỉ số hiệu quả giúp đánh giá mức độ tiêu tốn tài nguyên của mô hình khi tạo ra các phản hồi.
📌 Ví dụ: Đối với mô hình ngôn ngữ lớn, việc đo lường hiệu quả có thể bao gồm theo dõi tốc độ tạo ra câu trả lời cho truy vấn của người dùng và lượng bộ nhớ sử dụng trong quá trình này.
Nếu thời gian phản hồi quá lâu hoặc tiêu tốn quá nhiều tài nguyên, điều này có thể là vấn đề đối với các ứng dụng yêu cầu hiệu suất thời gian thực, như chatbot hoặc dịch vụ dịch thuật.
Bây giờ, bạn đã biết cách đánh giá mô hình LLM. Nhưng công cụ nào có thể sử dụng để đo lường điều này? Hãy cùng tìm hiểu.
Cách ClickUp Brain có thể cải thiện đánh giá LLM
ClickUp là một ứng dụng dành cho mọi công việc với trợ lý cá nhân tích hợp có tên ClickUp Brain.
ClickUp Brain là một công cụ thay đổi cuộc chơi trong đánh giá hiệu suất LLM. Vậy nó có những việc cần làm gì?
Nó sắp xếp và làm nổi bật những dữ liệu có liên quan nhất, giúp nhóm của bạn luôn đi đúng hướng. Với các tính năng được hỗ trợ bởi AI, ClickUp Brain là một trong những phần mềm mạng nơ-ron tốt nhất hiện nay. Nó giúp toàn bộ quá trình trở nên trơn tru, hiệu quả và hợp tác hơn bao giờ hết. Hãy cùng khám phá các tính năng của nó.
Quản lý kiến thức thông minh
Khi đánh giá các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs), việc quản lý lượng dữ liệu khổng lồ có thể gây ra nhiều thách thức.
ClickUp Brain có thể sắp xếp và nêu bật các chỉ số và tài nguyên thiết yếu được thiết kế riêng cho đánh giá LLM. Thay vì phải lục lọi các bảng tính rải rác và báo cáo dày đặc, ClickUp Brain tập hợp mọi thứ vào một nơi. Các chỉ số hiệu suất, dữ liệu điểm chuẩn và kết quả kiểm tra đều có thể truy cập trong giao diện rõ ràng và thân thiện với người dùng.
Tổ chức này giúp nhóm của bạn loại bỏ những thông tin không cần thiết và tập trung vào những thông tin thực sự quan trọng, giúp bạn dễ dàng hơn trong việc giải thích các xu hướng và mô hình hiệu suất.
Với tất cả các công cụ cần thiết trong một nền tảng duy nhất, bạn có thể chuyển từ việc thu thập dữ liệu đơn thuần sang ra quyết định dựa trên dữ liệu có tác động, biến lượng thông tin khổng lồ thành thông tin có giá trị để hành động.
Lập kế hoạch dự án và quản lý quy trình làm việc
Đánh giá LLM đòi hỏi kế hoạch và sự hợp tác cẩn thận, và ClickUp giúp quản lý quá trình này trở nên dễ dàng.
Bạn có thể dễ dàng phân công các trách nhiệm như thu thập dữ liệu, đào tạo mô hình và kiểm tra hiệu suất, đồng thời cài đặt các ưu tiên để đảm bảo các công việc quan trọng nhất được chú ý trước tiên. Ngoài ra, Trường Tùy chỉnh cho phép bạn điều chỉnh quy trình làm việc cho phù hợp với nhu cầu cụ thể của dự án.
Với ClickUp, mọi người đều có thể xem ai đang làm gì và khi nào, giúp tránh sự chậm trễ và đảm bảo các công việc được thực hiện suôn sẻ trong toàn nhóm. Đây là một cách tuyệt vời để giữ mọi thứ được tổ chức và đi đúng hướng từ đầu đến cuối.
Theo dõi số liệu thông qua bảng điều khiển tùy chỉnh
Bạn muốn theo dõi chặt chẽ hiệu suất của hệ thống LLM của mình?
Bảng điều khiển ClickUp hiển thị các chỉ số hiệu suất theo thời gian thực. Nó cho phép bạn theo dõi tiến độ mô hình của mình ngay lập tức. Các bảng điều khiển này có thể tùy chỉnh cao, cho phép bạn tạo biểu đồ và bảng biểu trình bày chính xác những gì bạn cần khi bạn cần.
Bạn có thể theo dõi độ chính xác của mô hình thay đổi qua các giai đoạn đánh giá hoặc phân tích chi tiết việc sử dụng tài nguyên ở từng giai đoạn. Thông tin này giúp bạn nhanh chóng phát hiện xu hướng, xác định các khu vực cần cải thiện và điều chỉnh ngay lập tức.
Thay vì chờ đợi báo cáo chi tiết tiếp theo, Bảng điều khiển ClickUp cho phép bạn luôn cập nhật thông tin và phản hồi nhanh chóng, giúp nhóm của bạn đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu mà không bị chậm trễ.
Thông tin chi tiết tự động
Phân tích dữ liệu có thể tốn nhiều thời gian, nhưng các tính năng của ClickUp Brain giúp giảm bớt gánh nặng bằng cách cung cấp những thông tin chi tiết có giá trị. Nó nêu bật các xu hướng quan trọng và thậm chí đề xuất các khuyến nghị dựa trên dữ liệu, giúp bạn dễ dàng đưa ra kết luận có ý nghĩa.
Với thông tin chi tiết tự động của ClickUp Brain, bạn không cần phải tìm kiếm các mẫu trong dữ liệu thô một cách thủ công — nó sẽ tự động tìm ra cho bạn. Tự động hóa này giúp nhóm của bạn tập trung vào việc cải thiện hiệu suất mô hình thay vì bị sa lầy vào việc phân tích dữ liệu lặp đi lặp lại.
Các thông tin chi tiết được tạo ra sẵn sàng để sử dụng, cho phép nhóm của bạn ngay lập tức thấy những gì đang hoạt động hiệu quả và những nơi cần thay đổi. Bằng cách giảm thời gian dành cho phân tích, ClickUp giúp nhóm của bạn đẩy nhanh quá trình đánh giá và tập trung vào việc triển khai.
Tài liệu và hợp tác
Không còn phải tìm kiếm trong hàng loạt email hoặc nhiều nền tảng khác nhau để tìm thấy những gì bạn cần; mọi thứ đều ở ngay đó, sẵn sàng khi bạn cần.
ClickUp Docs là một trung tâm tập hợp mọi thứ mà nhóm của bạn cần để đánh giá LLM một cách liền mạch. Nó sắp xếp các tài liệu dự án quan trọng, như tiêu chí đánh giá, kết quả thử nghiệm và nhật ký hiệu suất, vào một vị trí dễ truy cập để mọi người có thể nhanh chóng truy cập thông tin mới nhất.
Điều thực sự khiến ClickUp Docs trở nên khác biệt là các tính năng cộng tác thời gian thực. Tính năng Trò chuyện và Bình luận tích hợp của ClickUp cho phép các thành viên trong nhóm thảo luận về những hiểu biết, đưa ra phản hồi và đề xuất thay đổi trực tiếp trong tài liệu.
Điều này có nghĩa là nhóm của bạn có thể thảo luận về các phát hiện và thực hiện điều chỉnh ngay trên nền tảng, giữ cho tất cả các cuộc thảo luận luôn liên quan và đúng trọng tâm.
Tất cả mọi thứ, từ tài liệu đến công việc nhóm, đều diễn ra trong ClickUp Docs, tạo ra một quy trình đánh giá hợp lý, nơi mọi người đều có thể xem, chia sẻ và hành động dựa trên những phát triển mới nhất.
Kết quả? Một quy trình làm việc thống nhất, trơn tru, giúp nhóm của bạn tiến tới mục tiêu một cách rõ ràng.
Bạn đã sẵn sàng thử ClickUp chưa? Trước đó, hãy cùng thảo luận một số mẹo và thủ thuật để tận dụng tối đa Đánh giá LLM của bạn.
Các phương pháp tốt nhất trong đánh giá LLM
Một phương pháp đánh giá LLM có cấu trúc tốt đảm bảo rằng mô hình đáp ứng nhu cầu của bạn, phù hợp với mong đợi của người dùng và mang lại kết quả có ý nghĩa.
Việc đặt mục tiêu rõ ràng, xem xét người dùng cuối và sử dụng nhiều chỉ số khác nhau sẽ giúp hình thành một đánh giá toàn diện, cho thấy những điểm mạnh và những lĩnh vực cần cải thiện. Dưới đây là một số phương pháp hay nhất để hướng dẫn quá trình của bạn.
🎯 Xác định mục tiêu rõ ràng
Trước khi bắt đầu quá trình đánh giá, điều quan trọng là phải biết chính xác những gì bạn muốn mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) đạt được. Hãy dành thời gian để phác thảo các công việc hoặc mục tiêu cụ thể cho mô hình.
📌 Ví dụ: Nếu bạn muốn cải thiện hiệu suất dịch máy, hãy làm rõ mức chất lượng bạn muốn đạt được. Có mục tiêu rõ ràng sẽ giúp bạn tập trung vào các chỉ số phù hợp nhất, đảm bảo rằng đánh giá của bạn luôn phù hợp với các mục tiêu này và đo lường thành công một cách chính xác.
👥 Xem xét đối tượng mục tiêu của bạn
Hãy nghĩ về những người sẽ sử dụng LLM và nhu cầu của họ là gì. Điều chỉnh đánh giá cho phù hợp với người dùng mục tiêu của bạn là rất quan trọng.
📌 Ví dụ: Nếu mô hình của bạn nhằm tạo ra nội dung hấp dẫn, bạn sẽ muốn chú ý đến các chỉ số như sự trôi chảy và mạch lạc. Hiểu đối tượng của bạn sẽ giúp tinh chỉnh các tiêu chí đánh giá, đảm bảo mô hình mang lại giá trị thực tế trong các ứng dụng thực tiễn
📊 Sử dụng các chỉ số đa dạng
Đừng chỉ dựa vào một chỉ số duy nhất để đánh giá LLM; sự kết hợp của nhiều chỉ số sẽ cung cấp cho bạn cái nhìn toàn diện hơn về hiệu suất của nó. Mỗi chỉ số đo lường các khía cạnh khác nhau, vì vậy việc sử dụng nhiều chỉ số có thể giúp bạn xác định cả điểm mạnh và điểm yếu.
📌 Ví dụ: Mặc dù điểm BLEU rất tốt để đo lường chất lượng bản dịch, nhưng chúng có thể không bao gồm tất cả các sắc thái của văn bản sáng tạo. Việc kết hợp các chỉ số như độ phức tạp để dự đoán độ chính xác và thậm chí là đánh giá của con người về ngữ cảnh có thể giúp bạn hiểu rõ hơn về hiệu suất của mô hình
Các tiêu chuẩn và công cụ đánh giá LLM
Việc đánh giá các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) thường dựa trên các tiêu chuẩn ngành và các công cụ chuyên dụng giúp đánh giá hiệu suất mô hình trong các công việc khác nhau.
Dưới đây là tổng quan về một số tiêu chuẩn và công cụ phổ biến giúp mang lại cấu trúc và sự rõ ràng cho quá trình đánh giá.
Các điểm chuẩn khóa
- GLUE (Đánh giá hiểu ngôn ngữ chung): GLUE đánh giá khả năng của mô hình trong nhiều công việc ngôn ngữ, bao gồm phân loại câu, độ tương đồng và suy luận. Đây là tiêu chuẩn tham chiếu cho các mô hình cần xử lý hiểu ngôn ngữ chung
- SQuAD (Bộ dữ liệu câu hỏi và câu trả lời của Stanford): Khung đánh giá SQuAD là công cụ lý tưởng để đánh giá khả năng đọc hiểu và đo lường mức độ chính xác của câu trả lời của mô hình dựa trên một đoạn văn bản. Nó thường được sử dụng cho các công việc như hỗ trợ khách hàng và truy xuất dựa trên kiến thức, nơi mà câu trả lời chính xác là rất quan trọng
- SuperGLUE: Là phiên bản nâng cao của GLUE, SuperGLUE đánh giá các mô hình dựa trên các công việc suy luận và hiểu ngữ cảnh phức tạp hơn. Nó cung cấp những hiểu biết sâu sắc hơn, đặc biệt là cho các ứng dụng yêu cầu khả năng hiểu ngôn ngữ nâng cao
Công cụ đánh giá thiết yếu
- Hugging Face : Phổ biến rộng rãi nhờ thư viện mô hình, bộ dữ liệu và tính năng đánh giá phong phú. Giao diện trực quan cao cho phép người dùng dễ dàng lựa chọn điểm chuẩn, tùy chỉnh đánh giá và theo dõi hiệu suất mô hình, khiến nó trở nên linh hoạt cho nhiều ứng dụng LLM
- SuperAnnotate: Chuyên về quản lý và chú thích dữ liệu, rất quan trọng cho các công việc học có giám sát. Công cụ này đặc biệt hữu ích để tinh chỉnh độ chính xác của mô hình, vì nó tạo điều kiện cho dữ liệu được chú thích bởi con người với chất lượng cao, giúp cải thiện hiệu suất mô hình trong các công việc phức tạp
- AllenNLP: Được phát triển bởi Viện Allen cho AI, AllenNLP dành cho các nhà nghiên cứu và nhà phát triển đang làm việc trên các mô hình NLP tùy chỉnh. Nó hỗ trợ một phạm vi các điểm chuẩn và cung cấp các công cụ để đào tạo, kiểm tra và đánh giá các mô hình ngôn ngữ, mang lại sự linh hoạt cho các ứng dụng NLP đa dạng
Sử dụng kết hợp các điểm chuẩn và công cụ này sẽ mang lại một phương pháp toàn diện để đánh giá LLM. Điểm chuẩn có thể thiết lập các tiêu chuẩn cho các công việc, trong khi các công cụ cung cấp cấu trúc và tính linh hoạt cần thiết để theo dõi, tinh chỉnh và cải thiện hiệu suất mô hình một cách hiệu quả.
Cùng nhau, chúng đảm bảo LLM đáp ứng cả tiêu chuẩn kỹ thuật và nhu cầu ứng dụng thực tế.
Thách thức trong đánh giá mô hình LLM
Đánh giá các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) đòi hỏi một cách tiếp cận tinh tế. Nó tập trung vào chất lượng phản hồi và hiểu khả năng thích ứng và giới hạn của mô hình trong các tình huống khác nhau.
Vì các mô hình này được huấn luyện trên các tập dữ liệu rộng lớn, hành vi của chúng bị ảnh hưởng bởi nhiều yếu tố, do đó, việc đánh giá không chỉ dựa trên độ chính xác là điều rất quan trọng.
Đánh giá thực sự có nghĩa là kiểm tra độ tin cậy của mô hình, khả năng chịu đựng các prompt bất thường và tính nhất quán trong phản hồi tổng thể. Quá trình này giúp làm rõ điểm mạnh và điểm yếu của mô hình, đồng thời phát hiện các khu vực cần cải thiện.
Dưới đây là một số thách thức phổ biến thường gặp trong quá trình đánh giá LLM.
1. Trùng lặp dữ liệu đào tạo
Rất khó để biết liệu mô hình đã thấy một số dữ liệu thử nghiệm hay chưa. Vì LLM được huấn luyện trên các tập dữ liệu khổng lồ, nên có khả năng một số câu hỏi thử nghiệm trùng lặp với các ví dụ huấn luyện. Điều này có thể khiến mô hình trông tốt hơn thực tế, vì nó có thể chỉ lặp lại những gì đã biết thay vì thể hiện sự hiểu biết thực sự.
2. Hiệu suất không nhất quán
LLM có thể đưa ra các phản hồi khó dự đoán. Lúc thì chúng cung cấp những thông tin chi tiết ấn tượng, lúc thì lại mắc lỗi kỳ lạ hoặc trình bày thông tin tưởng tượng như sự thật (được gọi là "ảo giác").
Sự không nhất quán này có nghĩa là trong khi LLM có thể thể hiện tốt ở một số khía cạnh, nó có thể thiếu sót ở những khía cạnh khác, khiến việc đánh giá độ tin cậy và chất lượng tổng thể của nó trở nên khó khăn.
3. Lỗ hổng bảo mật đối kháng
LLMs có thể dễ bị tấn công đối kháng, trong đó các prompt được thiết kế tinh vi có thể đánh lừa mô hình để tạo ra các phản hồi sai lệch hoặc gây hại. Sự yếu kém này lộ ra những điểm yếu trong mô hình và có thể dẫn đến kết quả không mong muốn hoặc thiên vị. Kiểm tra các điểm yếu đối kháng này là điều quan trọng để hiểu rõ giới hạn của mô hình.
Các trường hợp sử dụng thực tế của đánh giá LLM
Cuối cùng, đây là một số tình huống phổ biến mà đánh giá LLM thực sự tạo ra sự khác biệt:
Chatbot hỗ trợ khách hàng
LLM được sử dụng rộng rãi trong chatbot để xử lý các truy vấn của khách hàng. Đánh giá mức độ phản hồi của mô hình đảm bảo rằng mô hình cung cấp các câu trả lời chính xác, hữu ích và phù hợp với ngữ cảnh.
Điều quan trọng là phải đo lường khả năng hiểu ý định của khách hàng, xử lý các câu hỏi đa dạng và cung cấp các phản hồi giống như con người. Điều này sẽ cho phép các doanh nghiệp đảm bảo trải nghiệm khách hàng suôn sẻ đồng thời giảm thiểu sự thất vọng.
Tạo nội dung
Nhiều doanh nghiệp sử dụng LLM để tạo nội dung blog, mạng xã hội và mô tả sản phẩm. Đánh giá chất lượng nội dung được tạo ra giúp đảm bảo nội dung đó đúng ngữ pháp, hấp dẫn và phù hợp với đối tượng mục tiêu. Các chỉ số như sáng tạo, tính mạch lạc và sự liên quan đến chủ đề rất quan trọng để duy trì tiêu chuẩn nội dung cao.
Phân tích cảm xúc
LLM có thể phân tích cảm xúc trong phản hồi của khách hàng, bài đăng trên mạng xã hội hoặc đánh giá sản phẩm. Điều quan trọng là phải đánh giá mức độ chính xác của mô hình trong việc xác định một văn bản là tích cực, tiêu cực hay trung lập. Điều này giúp các doanh nghiệp hiểu được cảm xúc của khách hàng, cải tiến sản phẩm hoặc dịch vụ, nâng cao sự hài lòng của người dùng và cải thiện chiến lược tiếp thị.
Tạo mã
Các nhà phát triển thường sử dụng LLM để hỗ trợ tạo mã. Việc đánh giá khả năng của mô hình trong việc tạo ra mã hiệu quả và có chức năng là rất quan trọng.
Điều quan trọng là phải kiểm tra xem mã được tạo ra có hợp lý, không có lỗi và đáp ứng các yêu cầu công việc hay không. Điều này giúp giảm lượng mã hóa thủ công cần thiết và cải thiện năng suất.
Tối ưu hóa đánh giá LLM của bạn với ClickUp
Đánh giá LLM là việc lựa chọn các chỉ số phù hợp với mục tiêu của bạn. Khóa là hiểu mục tiêu cụ thể của bạn, cho dù đó là cải thiện chất lượng dịch thuật, nâng cao khả năng tạo nội dung hay tinh chỉnh cho các công việc chuyên môn.
Việc lựa chọn các chỉ số phù hợp để đánh giá hiệu suất, chẳng hạn như RAG hoặc các chỉ số tinh chỉnh, là nền tảng cho việc đánh giá chính xác và có ý nghĩa. Trong khi đó, các công cụ chấm điểm nâng cao như G-Eval, Prometheus, SelfCheckGPT và QAG cung cấp thông tin chi tiết chính xác nhờ khả năng suy luận mạnh mẽ.
Tuy nhiên, điều đó không có nghĩa là các điểm số này là hoàn hảo—vẫn cần đảm bảo chúng đáng tin cậy.
Khi tiến độ đánh giá ứng dụng LLM của bạn tiến triển, hãy điều chỉnh quy trình cho phù hợp với trường hợp sử dụng cụ thể của bạn. Không có thước đo chung nào phù hợp với mọi tình huống. Sự kết hợp giữa các thước đo và sự tập trung vào bối cảnh sẽ cho bạn bức tranh toàn cảnh chính xác hơn về hiệu suất của mô hình.
Để hợp lý hóa việc đánh giá LLM và cải thiện sự hợp tác trong nhóm, ClickUp là giải pháp lý tưởng để quản lý quy trình làm việc và theo dõi các chỉ số quan trọng.
Bạn muốn nâng cao năng suất của nhóm? Đăng ký ClickUp ngay hôm nay và trải nghiệm cách nó có thể biến đổi quy trình làm việc của bạn!