Помните ситуацию, когда Gemini излишне старался быть политкорректным и отображал на всех сгенерированных изображениях только представителей небелых рас? Хотя это могло показаться забавным для многих, данный инцидент наглядно показал, что по мере роста возможностей больших языковых моделей (LLM) возрастают и их уязвимости. Это связано с тем, что сло…
Оценка чат-ботов LLM: основные метрики и методы тестирования
В этой статье я научу вас, как оценивать LLM-чат-ботов, чтобы понять, достаточно ли они убедительны, чтобы сойти за реальных людей. Но что еще важнее, вы сможете использовать результаты этой оценки, чтобы понять, как улучшить своего LLM-чат-бота, например, изменив промпт или саму LLM-модель.
Оценка систем LLM: основные метрики, бенчмарки и лучшие практики
Оценка LLM-систем вручную — это утомительное, времязатратное и порой раздражающее занятие. Поэтому, если вам приходилось многократно прогонять набор промптов, чтобы вручную проверять каждый вывод LLM, вас обрадует, что эта статья научит вас всему необходимому для правильной оценки LLM и обеспечения долгосрочной эффективности вас и вашего приложения…
Метрики оценки LLM: полное руководство по оценке LLM
Независимо от того, улучшаете ли вы точность модели путем дообучения или улучшаете контекстную релевантность системы генерации с дополненной выборкой (RAG), понимание того, как разрабатывать и выбирать подходящий набор метрик оценки LLM для вашего варианта использования, является обязательным для построения надежного конвейера оценки LLM.
Оценка RAG: Полное руководство по модульному тестированию RAG в CI/CD
Генерация дополненного извлечения (RAG) стала самым популярным способом предоставления LLM дополнительного контекста для создания адаптированных выходных данных. Это отлично подходит для приложений LLM, таких как чат-боты или агенты ИИ, поскольку RAG предоставляет пользователям гораздо более контекстуальный опыт, выходящий за рамки данных, на котор…
5 лучших фреймворков с открытым исходным кодом для оценки больших языковых моделей (LLM) в 2024 году
Коротко о главном
Оценка LLM: метрики, фреймворки и лучшие практики
Дженсен Хуанг в своем выступлении на саммите «Data+AI» сказал: «Генеративный ИИ есть везде, в любой отрасли. Если в вашей отрасли еще нет генеративных ИИ, значит вы просто не обращали внимания на это».
Оценка LLM: комплексные оценщики и фреймворки оценки
В этой статье подробно описываются сложные статистические и предметно-ориентированные оценщики, которые можно использовать для оценки производительности крупных языковых моделей. В ней также рассматриваются наиболее широко используемые фреймворки оценки LLM, которые помогут вам начать оценивать производительность модели.
Как оценить качество LLM модели
Представьте модели LLM размером до более чем 100 миллиардов параметров, каждая из которых мощнее предыдущей. Среди них есть гиганты: Mistral (7 миллиардов), Mixtral (8x7 миллиардов), Llama (70 миллиардов) и колоссальная Falcon (180 миллиардов). Однако существуют и модели наподобие Phi1, Phi1.5 и Falcon 1B, стремящиеся к сравнимому уровню мощности,…