Как масштабировать оценки LLM за пределы ручного обзора
Делиться
Если вы создали функции, поддерживаемые LLM, вы уже знаете, насколько важна оценка. Заставить модель что-то сказать легко, но выяснить, говорит ли она правильные вещи, — вот где возникает настоящая проблема.
Для небольшого количества тестовых случаев ручная проверка работает нормально. Но как только количество примеров растет, ручная проверка быстро становится непрактичной. Вместо этого вам нужно что-то масштабируемое. Что-то автоматическое.
Вот тут-то и появляются такие метрики, как BLEU, ROUGE или METEOR. Они быстрые и дешевые, но они только царапают поверхность, исследуя перекрытие токенов. По сути, они говорят вам, похожи ли два текста, но не обязательно означают ли они одно и то же. Это упущенное семантическое понимание, к сожалению, имеет решающее значение для оценки открытых задач.
Поэтому вы, вероятно, задаетесь вопросом: существует ли метод, который сочетает в себе глубину человеческой оценки с масштабируемостью автоматизации?
Введите LLM-в качестве-судьи .
В этой статье давайте подробнее рассмотрим этот подход, который набирает все большую популярность. В частности, мы рассмотрим:
- Что это такое и почему вас это должно волновать
- Как сделать так, чтобы это работало эффективно
- Его ограничения и как с ними справиться
- Инструменты и реальные примеры
В заключение мы рассмотрим основные выводы, которые вы можете применить в своей собственной программе оценки LLM.
Источник: towardsdatascience.com
