Оценка больших языковых моделей (LLM) — непростая задача. В отличие от традиционного тестирования программного обеспечения, LLM — это вероятностные системы. Это означает, что они могут генерировать разные ответы на идентичные запросы, что усложняет проверку воспроизводимости и согласованности. Чтобы решить эту проблему, Google AI выпустил Stax — экспериментальный инструмент для разработчиков, который предоставляет структурированный способ оценки и сравнения LLM с помощью пользовательских и готовых оценочных систем.
Stax создан для разработчиков, которые хотят понять, как модель или конкретный запрос работают в их сценариях использования, а не полагаться исключительно на общие тесты или рейтинги.
Почему стандартные подходы к оценке неэффективны
Рейтинги и общие тесты полезны для отслеживания прогресса моделей на высоком уровне, но они не отражают требований конкретной области. Модель, которая хорошо справляется с задачами рассуждения в открытой области, может не подходить для специализированных сценариев использования, таких как составление резюме с учётом соответствия, анализ юридических текстов или ответы на вопросы на предприятиях.
Stax решает эту проблему, позволяя разработчикам определять процесс оценки в соответствии со своими потребностями. Вместо абстрактных глобальных оценок разработчики могут измерять качество и надёжность по своим собственным критериям.
Ключевые возможности Stax
1. Быстрое сравнение для тестирования запросов. Функция быстрого сравнения позволяет разработчикам тестировать разные запросы для моделей параллельно. Это упрощает анализ того, как изменения в дизайне запросов или выборе модели влияют на результаты, сокращая время, затрачиваемое на метод проб и ошибок.
2. Проекты и наборы данных для более масштабных оценок. Когда тестирование выходит за рамки отдельных запросов, функции «Проекты и наборы данных» предоставляют возможность проводить оценки в масштабе. Разработчики могут создавать структурированные наборы тестов и применять согласованные критерии оценки ко многим образцам. Этот подход поддерживает воспроизводимость и упрощает оценку моделей в более реалистичных условиях.
3. Пользовательские и готовые оценщики. В основе Stax лежит концепция оценочных систем (autoraters). Разработчики могут создавать собственные системы оценки, адаптированные к их сценариям использования, или использовать предоставленные готовые системы. Встроенные опции охватывают общие категории оценки, такие как:
* Беглость — грамматическая правильность и читабельность.
* Обоснованность — фактическая согласованность с исходным материалом.
* Безопасность — обеспечение того, чтобы результаты избегали вредного или нежелательного контента.
Эта гибкость помогает согласовать оценки с реальными требованиями, а не использовать универсальные метрики.
4. Аналитика для понимания поведения моделей. Панель аналитики в Stax упрощает интерпретацию результатов. Разработчики могут просматривать тенденции производительности, сравнивать выходные данные разных оценщиков и анализировать, как разные модели работают с одним и тем же набором данных. Основное внимание уделяется предоставлению структурированной информации о поведении моделей, а не единичных числовых оценок.
Практические варианты использования
* Итерация запросов — усовершенствование запросов для достижения более последовательных результатов.
* Выбор модели — сравнение различных LLM перед выбором одной для производства.
* Доменно-специфическая проверка — тестирование выходных данных на соответствие отраслевым или организационным требованиям.
* Постоянный мониторинг — проведение оценок по мере развития наборов данных и требований.
Резюме
Stax предоставляет систематический способ оценки генеративных моделей с критериями, отражающими реальные сценарии использования. Сочетая быстрое сравнение, оценки на уровне наборов данных, настраиваемые системы оценки и чёткую аналитику, он даёт разработчикам инструменты для перехода от неформального тестирования к структурированной оценке.
Для команд, развёртывающих LLM в производственных средах, Stax предлагает способ лучше понять, как модели ведут себя в определённых условиях, и отслеживать, соответствуют ли выходные данные стандартам, необходимым для реальных приложений.
1. Какие проблемы решает инструмент Stax при оценке больших языковых моделей (LLM)?
Ответ: инструмент Stax решает проблему оценки LLM, позволяя разработчикам определять процесс оценки в соответствии со своими потребностями. Он предоставляет структурированный способ оценки и сравнения LLM с помощью пользовательских и готовых оценочных систем. Это позволяет учитывать требования конкретной области и оценивать модели в более реалистичных условиях.
2. Какие ключевые возможности предоставляет Stax для разработчиков?
Ответ: Stax предоставляет разработчикам следующие ключевые возможности:
* быстрое сравнение для тестирования запросов;
* проекты и наборы данных для более масштабных оценок;
* пользовательские и готовые оценщики;
* аналитика для понимания поведения моделей.
3. Какие практические варианты использования предлагает Stax для разработчиков?
Ответ: Stax предлагает следующие практические варианты использования:
* итерация запросов для достижения более последовательных результатов;
* выбор модели путём сравнения различных LLM перед выбором одной для производства;
* доменно-специфическая проверка для тестирования выходных данных на соответствие отраслевым или организационным требованиям;
* постоянный мониторинг для проведения оценок по мере развития наборов данных и требований.
4. Какие проблемы решают пользовательские системы оценки в Stax?
Ответ: пользовательские системы оценки в Stax решают проблему несоответствия общих тестов и рейтингов требованиям конкретной области. Они позволяют разработчикам измерять качество и надёжность моделей по своим собственным критериям, адаптированным к их сценариям использования.
5. Какие аспекты больших языковых моделей (LLM) делает более управляемыми использование Stax?
Ответ: использование Stax делает более управляемыми следующие аспекты LLM:
* воспроизводимость результатов;
* согласованность работы моделей;
* оценка качества и надёжности моделей в соответствии с требованиями конкретной области;
* анализ влияния изменений в дизайне запросов или выборе модели на результаты.