Depuis longtemps, les humains ont été déployés pour exécuter certaines des tâches les plus redondantes au nom de processus et de flux de travail. Cet engagement de la puissance humaine pour accomplir des tâches monotones a entraîné une utilisation réduite des capacités et des ressources pour résoudre des problèmes qui exigent réellement des capacités humaines.
Cependant, avec l’avènement de l’intelligence artificielle (IA), en particulier de la génération AI et de ses technologies alliées telles que les grands modèles linguistiques (LLM), nous avons réussi à automatiser les tâches redondantes. Cela a ouvert la voie aux humains pour affiner leurs compétences et assumer des responsabilités de niche qui ont un réel impact dans le monde réel.
Simultanément, les entreprises ont découvert un nouveau potentiel pour l’IA sous la forme de cas d’utilisation et d’applications dans divers flux, s’appuyant de plus en plus sur elles pour obtenir des informations, des actions concrètes, des résolutions de conflits et même des prévisions de résultats. Statistique révèlent également que d’ici 2025, plus de 750 millions d’applications seront alimentées par des LLM.
À mesure que les LLM gagnent en importance, il appartient à nous, experts en technologie et entreprises technologiques, de débloquer le niveau 2, fondé sur les aspects responsables et éthiques de l'IA. Les LLM influençant les décisions dans des domaines sensibles tels que les soins de santé, le droit, la chaîne d’approvisionnement et bien plus encore, le mandat de modèles infaillibles et hermétiques devient inévitable.
Alors, comment pouvons-nous garantir que les LLM sont dignes de confiance ? Comment pouvons-nous ajouter une couche de crédibilité et de responsabilité lors du développement de LLM ?
Évaluation LLM Est la réponse. Dans cet article, nous détaillerons de manière anecdotique ce qu'est l'évaluation LLM, certains Métriques d'évaluation LLM, son importance, et plus encore.
Commençons.
Qu'est-ce que l'évaluation LLM ?
En termes simples, l'évaluation LLM est le processus d'évaluation de la fonctionnalité d'un LLM dans les aspects suivants :
- Exactitude
- Efficacité
- Confiance
- Et la sécurité
L'évaluation d'un LLM témoigne de ses performances et donne aux développeurs et aux parties prenantes une compréhension claire de ses forces, de ses limites, de la portée de ses améliorations, etc. De telles pratiques d'évaluation garantissent également que les projets LLM sont systématiquement optimisés et calibrés afin qu'ils soient perpétuellement alignés sur les objectifs commerciaux et les résultats escomptés.
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Pourquoi devons-nous évaluer les LLM ?
Les LLM comme GPT 4.o, Gemini et bien d'autres font de plus en plus partie intégrante de notre vie quotidienne. Outre les aspects liés aux consommateurs, les entreprises personnalisent et adoptent les LLM pour exécuter une myriade de tâches organisationnelles grâce au déploiement de chatbots, dans les soins de santé pour automatiser la planification des rendez-vous, dans la logistique pour la gestion de flotte et bien plus encore.
À mesure que la dépendance à l’égard des LLM augmente, il devient crucial que ces modèles génèrent des réponses précises et contextuelles. Le processus de Évaluation LLM se résume à des facteurs tels que :
- Améliorer la fonctionnalité et les performances des LLM et renforcer leur crédibilité
- Améliorer la sécurité en garantissant l'atténuation des préjugés et la génération de réponses nuisibles et haineuses
- Répondre aux besoins des utilisateurs afin qu'ils soient capables de générer des réponses humaines dans des situations à la fois occasionnelles et critiques
- Identifier les lacunes en termes de domaines dans lesquels un modèle doit être amélioré
- Optimiser l'adaptation du domaine pour une intégration transparente de l'industrie
- Test du support multilingue et plus encore
Applications de l'évaluation des performances LLM
Les LLM sont des déploiements critiques dans les entreprises. Même en tant qu'outil destiné au consommateur, les LLM ont de sérieuses implications dans la prise de décision.
C'est pourquoi leur évaluation rigoureuse va au-delà d'un exercice académique. Il s'agit d'un processus rigoureux qui doit être inculqué au niveau culturel pour garantir que les conséquences négatives soient évitées.
Pour vous donner un aperçu rapide de l’importance des évaluations LLM, voici quelques raisons :
Évaluer les performances
Les performances LLM sont constamment optimisées même après le déploiement. Leurs évaluations donnent une vue d'ensemble de la façon dont ils comprennent le langage et les entrées humaines, comment ils traitent avec précision les exigences et leur récupération des informations pertinentes.
Cela se fait en grande partie en incorporant diverses mesures alignées sur le LLM et les objectifs commerciaux.
Identifier et atténuer les préjugés
Les évaluations LLM jouent un rôle crucial dans la détection et l'élimination des biais des modèles. Pendant la phase de formation du modèle, des biais via les ensembles de données de formation sont introduits. De tels ensembles de données aboutissent souvent à des résultats unilatéraux qui sont intrinsèquement préjugés. Et les entreprises ne peuvent pas se permettre de lancer des LLM chargés de parti pris. Pour éliminer systématiquement les préjugés des systèmes, des évaluations sont menées pour rendre le modèle plus objectif et éthique.
Évaluation de la vérité sur le terrain
Cette méthode analyse et compare les résultats générés par LLMS avec les faits et résultats réels. En étiquetant les résultats, les résultats sont évalués par rapport à leur exactitude et leur pertinence. Cette application permet aux développeurs de comprendre les forces et les limites du modèle, leur permettant ainsi de prendre des mesures correctives et des techniques d'optimisation.
Comparaison de modèles
Les intégrations de LLM au niveau de l'entreprise impliquent divers facteurs tels que la compétence du modèle dans le domaine, les ensembles de données sur lesquels il est formé, etc. Au cours de la phase de recherche objective, les LLM sont évalués en fonction de leurs modèles pour aider les parties prenantes à comprendre quel modèle offrirait les meilleurs résultats précis pour leur secteur d'activité.
Cadres d'évaluation LLM
Il existe divers cadres et mesures disponibles pour évaluer la fonctionnalité des LLM. Cependant, il n'y a pas de règle empirique à mettre en œuvre et la préférence à un Cadre d'évaluation LLM se résume aux exigences et aux objectifs spécifiques du projet. Sans devenir trop technique, comprenons quelques cadres courants.
Évaluation spécifique au contexte
Ce cadre met en balance le domaine ou le contexte commercial d'une entreprise et son objectif primordial par rapport aux fonctionnalités du LLM en cours de construction. Cette approche garantit que les réponses, le ton, le langage et d'autres aspects du résultat sont adaptés au contexte et à la pertinence et qu'il n'y a pas de crédits pour éviter de nuire à la réputation.
Par exemple, un LLM conçu pour être déployé dans des écoles ou des établissements universitaires sera évalué en termes de langage, de préjugés, de désinformation, de toxicité, etc. D'un autre côté, un LLM déployé en tant que chatbot pour une boutique de commerce électronique sera évalué pour l'analyse du texte, l'exactitude du résultat généré, la capacité à résoudre les conflits dans un minimum de conversation et bien plus encore.
Pour une meilleure compréhension, voici une liste de mesures d'évaluation idéales pour une évaluation spécifique au contexte :
| Pertinence | La réponse du modèle correspond-elle à l'invite/requête d'un utilisateur ? |
| Exactitude des questions-réponses | Cela évalue la capacité d'un modèle à générer des réponses à des invites directes et simples. |
| Score BLEU | Abrégé en Étude d'évaluation bilingue, cette étude évalue le résultat d'un modèle et les références humaines pour voir à quel point les réponses sont proches de celles d'un humain. |
| Phytotoxicité | Cela vérifie si les réponses sont justes et propres, dépourvues de contenu préjudiciable ou haineux. |
| Score ROGUE | ROGUE signifie Recall-Oriented Understudy For Gisting Evaluation et comprend le rapport entre le contenu de référence et son résumé généré. |
| Hallucination | Dans quelle mesure une réponse générée par le modèle est-elle précise et factuellement exacte ? Le modèle hallucine-t-il des réponses illogiques ou bizarres ? |
Évaluation axée sur l'utilisateur
Considéré comme la référence en matière d'évaluations, cela implique la présence d'un humain dans l'examen des performances du LLM. Bien qu’il soit incroyable de comprendre les subtilités impliquées dans les incitations et les résultats, cela prend souvent du temps, en particulier lorsqu’il s’agit d’ambitions à grande échelle.
Métriques UI/UX
Il y a les performances standard d'un LLM d'un côté et l'expérience utilisateur de l'autre. Les deux présentent des différences marquées en ce qui concerne le choix des paramètres d’évaluation. Pour lancer le processus, vous pouvez prendre en compte des facteurs tels que :
- Satisfaction des utilisateurs : que ressent un utilisateur lorsqu'il utilise un LLM ? Sont-ils frustrés lorsque leurs invites sont mal comprises ?
- Temps de réponse : les utilisateurs estiment-ils que le modèle prend trop de temps pour générer une réponse ? Dans quelle mesure les utilisateurs sont-ils satisfaits de la fonctionnalité, de la rapidité et de la précision d’un modèle particulier ?
- Récupération d'erreur : des erreurs se produisent, mais un modèle corrige-t-il efficacement son erreur et génère-t-il une réponse appropriée ? Conserve-t-il sa crédibilité et sa confiance en générant des réponses idéales ?
Les mesures de l'expérience utilisateur définissent un Référentiel d'évaluation LLM dans ces aspects, donnant aux développeurs des informations sur la façon de les optimiser en termes de performances.
Tâches de référence
L'un des autres cadres importants comprend des évaluations telles que MT Bench, AlpacaEval, MMMU, GAIA et plus encore. Ces cadres comprennent des ensembles de questions et de réponses standardisées pour évaluer les performances des modèles. L'une des différences majeures entre les autres approches est qu'il s'agit de cadres génériques idéaux pour l'analyse objective des LLM. Ils fonctionnent sur des ensembles de données génériques et peuvent ne pas fournir d'informations cruciales sur la fonctionnalité des modèles par rapport à des domaines, intentions ou objectifs spécifiques.
Évaluation du modèle LLM vs. Évaluation du système LLMz
Allons un peu plus en profondeur dans la compréhension des différents types de techniques d'évaluation LLM. En se familiarisant avec un large éventail de méthodologies d’évaluation, les développeurs et les parties prenantes sont mieux placés pour mieux évaluer les modèles et aligner contextuellement leurs objectifs et leurs résultats.
Outre l'évaluation du modèle LLM, il existe un concept distinct appelé évaluation du système LLM. Alors que la première aide à évaluer les performances objectives et les capacités d'un modèle, l'évaluation du système LLM évalue les performances d'un modèle dans un contexte, un cadre ou un cadre spécifique. Cela met l'accent sur le domaine d'un modèle et son application dans le monde réel, ainsi que sur l'interaction de l'utilisateur qui l'entoure.
| Évaluation du modèle | Évaluation du système |
| Il se concentre sur les performances et la fonctionnalité d’un modèle. | Il se concentre sur l’efficacité d’un modèle par rapport à son cas d’utilisation spécifique. |
| Évaluation générique et globale à travers divers scénarios et mesures | Ingénierie et optimisation rapides pour améliorer l’expérience utilisateur |
| Incorporation de métriques telles que la cohérence, la complexité, le MMLU et plus encore | Incorporation de mesures telles que le rappel, la précision, les taux de réussite spécifiques au système, etc. |
| Les résultats de l’évaluation influencent directement le développement fondamental | Les résultats de l’évaluation influencent et améliorent la satisfaction et l’interaction des utilisateurs |
Comprendre les différences entre les évaluations en ligne et hors ligne
Les LLM peuvent être évalués en ligne et hors ligne. Chacun offre son propre ensemble d’avantages et d’inconvénients et est idéal pour des besoins spécifiques. Pour mieux comprendre cela, décomposons les différences.
| Évaluation en ligne | Évaluation hors ligne |
| L'évaluation a lieu entre les LLM et les données réelles fournies par les utilisateurs. | Ceci est effectué dans un environnement d’intégration conscient par rapport aux ensembles de données existants. |
| Cela capture les performances d'un LLM en direct et évalue la satisfaction et les commentaires des utilisateurs en temps réel. | Cela garantit que les performances répondent aux critères de fonctionnement de base éligibles pour que le modèle soit mis en ligne. |
| Ceci est idéal comme exercice post-lancement, optimisant davantage les performances LLM pour une expérience utilisateur améliorée. | Ceci est idéal comme exercice de pré-lancement, rendant le modèle prêt à être commercialisé. |
Meilleures pratiques d'évaluation LLM
Bien que le processus d'évaluation des LLM soit complexe, une approche systématique peut le rendre transparent tant du point de vue des opérations commerciales que des fonctionnalités du LLM. Examinons quelques bonnes pratiques pour évaluer les LLM.
Intégrer LLMOps
Philosophiquement, LLMOps est similaire à DevOps, se concentrant principalement sur l'automatisation, le développement continu et une collaboration accrue. La différence ici est que LLMOps justifie la collaboration entre les scientifiques des données, les équipes opérationnelles et les développeurs d'apprentissage automatique.
En outre, il aide également à automatiser les pipelines d'apprentissage automatique et dispose de cadres pour surveiller de manière cohérente les performances du modèle à des fins de retour d'information et d'optimisation. L'intégration complète de LLMOps garantit que vos modèles sont évolutifs, agiles et fiables, en plus de garantir qu'ils sont conformes aux mandats et aux cadres réglementaires.
Évaluation maximale du monde réel
L'un des moyens éprouvés de mettre en œuvre un processus d'évaluation LLM hermétique consiste à effectuer autant d'évaluations réelles que possible. Bien que les évaluations dans des environnements contrôlés soient utiles pour évaluer la stabilité et la fonctionnalité des modèles, le test décisif se situe lorsque les modèles interagissent avec les humains de l’autre côté. Ils sont sujets à des scénarios inattendus et bizarres, ce qui les oblige à apprendre de nouvelles techniques et mécanismes de réponse.
Un arsenal de mesures d'évaluation
Une approche monolithique de présentation des métriques d’évaluation ne fait qu’introduire un syndrome de vision tunnel dans les performances du modèle. Pour une vue plus globale offrant une vue globale des performances LLM, il est suggéré de disposer d'une métrique d'analyse diversifiée.
Celui-ci doit être aussi large et exhaustif que possible, incluant la cohérence, la fluidité, la précision, la pertinence, la compréhension contextuelle, le temps nécessaire à la récupération, etc. Plus il y a de points de contact d’évaluation, meilleure est l’optimisation.
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Mesures d'analyse comparative critiques pour optimiser les performances LLM
L'analyse comparative d'un modèle est essentielle pour garantir le lancement des processus de raffinement et d'optimisation. Pour ouvrir la voie à un processus d’analyse comparative transparent, une approche systématique et structurée est nécessaire. Nous identifions ici un processus en 5 étapes qui vous aidera à y parvenir.
- Organisation de tâches de référence qui impliquent diverses tâches simples et complexes afin que l'analyse comparative s'effectue sur tout le spectre des complexités et des capacités d'un modèle.
- Préparation d'ensembles de données, comprenant des ensembles de données uniques et sans biais pour évaluer les performances d'un modèle
- Incorporation de la passerelle LLM et processus de réglage fin pour garantir que les LLM abordent de manière transparente les tâches linguistiques
- Des évaluations utilisant les bonnes mesures pour aborder objectivement le processus d'analyse comparative et établir une base solide pour la fonctionnalité du modèle
- Analyse des résultats et retour d'information itératif, déclenchant une boucle de processus d'inférence-optimisation pour un raffinement supplémentaire des performances du modèle
La réalisation de ce processus en 5 étapes vous donnera une compréhension globale de votre LLM et de ses fonctionnalités à travers divers scénarios et mesures. Pour résumer les mesures d'évaluation des performances utilisées, voici un tableau rapide :
| Métrique | Interet | Case Study |
| Perplexité | Pour mesurer toute incertitude dans la prédiction des prochains jetons | Maîtrise de la langue |
| ROGUE | Pour comparer le texte de référence et la sortie d'un modèle | Tâches spécifiques à la synthèse |
| Diversité | Évaluer la variété des résultats générés | Variation et créativité dans les réponses |
| Évaluation humaine | Avoir les humains au courant pour déterminer la compréhension subjective et l’expérience avec un modèle | Cohérence et pertinence |
Évaluation LLM : un processus complexe mais indispensable
L'évaluation des LLM est très technique et complexe. Cela dit, il s’agit également d’un processus qui ne peut être ignoré compte tenu de son caractère crucial. Pour la meilleure voie à suivre, les entreprises peuvent mélanger et assortir les cadres d'évaluation LLM pour trouver un équilibre entre l'évaluation de la fonctionnalité relative de leurs modèles et leur optimisation pour l'intégration de domaine dans la phase GTM (Go To Market).
Outre leur fonctionnalité, l’évaluation LLM est également essentielle pour accroître la confiance dans les systèmes d’IA construits par les entreprises. Comme Shaip est un défenseur de stratégies et d’approches éthiques et responsables en matière d’IA, nous garantissons et exprimons toujours des tactiques d’évaluation rigoureuses.
Nous pensons sincèrement que cet article vous a présenté le concept d'évaluation des LLM et que vous avez une meilleure idée de la façon dont il est crucial pour une innovation sûre et sécurisée et l'avancement de l'IA.
