Alles, was Sie über LLM-Bewertungsmetriken wissen müssen

In diesem Artikel erfahren Sie, wie Sie große Sprachmodelle mithilfe praktischer Metriken, zuverlässiger Benchmarks und wiederholbarer Arbeitsabläufe bewerten, die Qualität, Sicherheit und Kosten in Einklang bringen.

Zu den Themen, die wir behandeln werden, gehören:

• Textqualitäts- und Ähnlichkeitsmetriken, die Sie für schnelle Überprüfungen automatisieren können.
• Wann sollten Benchmarks, menschliche Überprüfung, LLM-als-Richter und Prüfer eingesetzt werden?
• Sicherheits-/Biastests und (Begründungs-)Bewertungen auf Prozessebene.

Kommen wir gleich zur Sache.

Alles, was Sie über LLM-Bewertungsmetriken wissen müssen
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Einführung

Als große Sprachmodelle zum ersten Mal auf den Markt kamen, dachten die meisten von uns nur darüber nach, was sie leisten könnten, welche Probleme sie lösen könnten und wie weit sie gehen könnten. Aber in letzter Zeit wurde der Raum mit Unmengen von Open-Supply- und Closed-Supply-Modellen überschwemmt, und jetzt lautet die eigentliche Frage: Woher wissen wir, welche tatsächlich intestine sind? Die Auswertung großer Sprachmodelle ist nonetheless und leise zu einem der kniffligsten (und überraschend komplexesten) Probleme der künstlichen Intelligenz geworden. Wir müssen ihre Leistung wirklich messen, um sicherzustellen, dass sie tatsächlich das tun, was wir wollen, und um zu sehen, wie genau, sachlich, effizient und sicher ein Modell wirklich ist. Diese Metriken sind auch für Entwickler äußerst nützlich, um die Leistung ihres Modells zu analysieren, mit anderen zu vergleichen und etwaige Verzerrungen, Fehler oder andere Probleme zu erkennen. Außerdem vermitteln sie ein besseres Gefühl dafür, welche Techniken funktionieren und welche nicht. In diesem Artikel gehe ich auf die wichtigsten Methoden zur Bewertung großer Sprachmodelle ein, auf die tatsächlich wichtigen Metriken und auf die Instruments, mit denen Forscher und Entwickler bedeutungsvolle Bewertungen durchführen können.

Textqualitäts- und Ähnlichkeitsmetriken

Die Bewertung großer Sprachmodelle erfordert häufig die Messung, wie genau der generierte Textual content den menschlichen Erwartungen entspricht. Für Aufgaben wie Übersetzung, Zusammenfassung oder Paraphrasierung werden häufig Textqualitäts- und Ähnlichkeitsmetriken verwendet, da sie eine quantitative Möglichkeit bieten, die Ausgabe zu überprüfen, ohne dass immer ein Mensch sie beurteilen muss. Zum Beispiel:

• BLEU vergleicht überlappende N-Gramme zwischen Modellausgabe und Referenztext. Es wird häufig für Übersetzungsaufgaben verwendet.
• ROUGE-L konzentriert sich auf die längste gemeinsame Teilsequenz und erfasst die gesamte Inhaltsüberlappung – besonders nützlich für die Zusammenfassung.
• METEOR Verbessert die Zuordnung auf Wortebene durch die Berücksichtigung von Synonymen und der Wortstammerkennung und sorgt so für eine bessere Semantikerkennung.
• BERTScore verwendet kontextuelle Einbettungen, um die Kosinusähnlichkeit zwischen generierten Sätzen und Referenzsätzen zu berechnen, was bei der Erkennung von Paraphrasen und semantischer Ähnlichkeit hilft.

Für Klassifizierungs- oder Sachfragen-Beantwortungsaufgaben werden Metriken auf Token-Ebene wie Präzision, Rückruf und F1 verwendet, um Korrektheit und Abdeckung anzuzeigen. Perplexity (PPL) misst, wie „überrascht“ ein Modell von einer Folge von Token istdas als Indikator für Geläufigkeit und Kohärenz dient. Eine geringere Ratlosigkeit bedeutet normalerweise, dass der Textual content natürlicher ist. Die meisten dieser Metriken können mithilfe von Python-Bibliotheken wie z. B. automatisch berechnet werden nltk, auswertenoder sacrebleu.

Automatisierte Benchmarks

Eine der einfachsten Möglichkeiten, große Sprachmodelle zu überprüfen, ist die Verwendung automatisierter Benchmarks. Dabei handelt es sich in der Regel um große, sorgfältig gestaltete Datensätze mit Fragen und erwarteten Antworten, die es uns ermöglichen, die Leistung quantitativ zu messen. Einige beliebte sind MMLU (Huge Multitask Language Understanding)das 57 Fächer von Naturwissenschaften bis hin zu Geisteswissenschaften abdeckt, GSM8Kdas sich auf begründungsintensive mathematische Probleme und andere Datensätze wie konzentriert BOGEN, TruthfulQAUnd HellaSwagdie domänenspezifisches Denken, Sachverhalt und gesundes Menschenverstandswissen testen. Modelle werden häufig anhand der Genauigkeit bewertet, bei der es sich im Wesentlichen um die Anzahl der richtigen Antworten geteilt durch die Gesamtzahl der Fragen handelt:

Für einen detaillierteren Blick, Log-Chance-Bewertung kann auch verwendet werden. Es misst, wie sicher ein Modell in Bezug auf die richtigen Antworten ist. Automatisierte Benchmarks sind großartig, weil sie objektiv und reproduzierbar sind und sich intestine zum Vergleich mehrerer Modelle eignen, insbesondere bei A number of-Selection- oder strukturierten Aufgaben. Aber sie haben auch ihre Schattenseiten. Modelle können sich die Benchmark-Fragen merken, wodurch die Ergebnisse besser aussehen können, als sie tatsächlich sind. Außerdem erfassen sie häufig keine Verallgemeinerungen oder tiefgreifenden Überlegungen und sind für offene Ergebnisse nicht sehr nützlich. Sie können hierfür auch einige automatisierte Instruments und Plattformen verwenden.

Human-in-the-Loop-Bewertung

Bei Aufgaben mit offenem Ende wie Zusammenfassungen, Schreiben von Geschichten oder Chatbots fehlen bei automatisierten Metriken häufig die feineren Particulars zu Bedeutung, Ton und Relevanz. Hier kommt die Human-in-the-Loop-Bewertung ins Spiel. Dabei geht es darum, dass Annotatoren oder echte Benutzer die Modellausgaben lesen und sie anhand spezifischer Kriterien wie bewerten Hilfsbereitschaft, Klarheit, Genauigkeit und Vollständigkeit. Einige Systeme gehen noch weiter: zum Beispiel Chatbot-Enviornment (LMSYS) ermöglicht es Benutzern, mit zwei anonymen Modellen zu interagieren und auszuwählen, welches sie bevorzugen. Diese Entscheidungen werden dann verwendet, um eine Punktzahl im Elo-Stil zu berechnen, ähnlich der Rangfolge von Schachspielern, die einen Eindruck davon vermittelt, welche Modelle insgesamt bevorzugt werden.

Der Hauptvorteil der Human-in-the-Loop-Bewertung besteht darin, dass sie zeigt, was echte Benutzer bevorzugen, und sich intestine für kreative oder subjektive Aufgaben eignet. Die Nachteile bestehen darin, dass es teurer und langsamer ist und subjektiv sein kann, sodass die Ergebnisse variieren können und klare Rubriken und eine angemessene Schulung der Kommentatoren erfordern. Es eignet sich für die Bewertung jedes großen Sprachmodells, das für die Benutzerinteraktion entwickelt wurde, da es direkt misst, was Menschen hilfreich oder effektiv finden.

LLM-als-Richter-Bewertung

Eine neuere Methode zur Bewertung von Sprachmodellen besteht darin, ein großes Sprachmodell ein anderes beurteilen zu lassen. Anstatt von menschlichen Gutachtern abhängig zu sein, ist ein qualitativ hochwertiges Modell wie GPT-4, Claude 3.5oder Qwen kann aufgefordert werden, Ausgaben automatisch zu bewerten. Sie könnten ihm beispielsweise eine Frage, die Ausgabe eines anderen großen Sprachmodells und die Referenzantwort geben und ihn bitten, die Ausgabe auf einer Skala von 1 bis 10 hinsichtlich Korrektheit, Klarheit und sachlicher Genauigkeit zu bewerten.

Mit dieser Methode ist es möglich, umfangreiche Auswertungen schnell und kostengünstig durchzuführen und dabei dennoch konsistente Bewertungen auf Foundation einer Rubrik zu erhalten. Es eignet sich intestine für Bestenlisten, A/B-Checks oder den Vergleich mehrerer Modelle. Aber es ist nicht perfekt. Das beurteilende große Sprachmodell kann Vorurteile haben und manchmal Ausgaben bevorzugen, die seinem eigenen Stil ähneln. Es kann auch an Transparenz mangeln, was es schwierig macht, zu sagen, warum eine bestimmte Punktzahl vergeben wurde, und es kann bei sehr technischen oder domänenspezifischen Aufgaben zu Problemen kommen. Beliebte Instruments hierfür sind: OpenAI-Bewertungen, EvalchemieUnd Ollama für lokale Vergleiche. Dadurch können Groups einen Großteil der Bewertung automatisieren, ohne dass für jeden Take a look at Menschen erforderlich sind.

Prüfer und symbolische Prüfungen

Für Aufgaben, bei denen es eindeutig eine richtige oder falsche Antwort gibt – wie etwa mathematische Probleme, Codierung oder logisches Denken – sind Verifikatoren eine der zuverlässigsten Möglichkeiten, Modellausgaben zu überprüfen. Anstatt den Textual content selbst zu betrachten, prüfen Prüfer lediglich, ob das Ergebnis korrekt ist. Beispielsweise kann generierter Code ausgeführt werden, um zu sehen, ob er die erwartete Ausgabe liefert, Zahlen können mit den richtigen Werten verglichen werden oder symbolische Löser können verwendet werden, um sicherzustellen, dass Gleichungen konsistent sind.

Die Vorteile dieses Ansatzes bestehen darin, dass er objektiv und reproduzierbar ist und nicht durch Schreibstil oder Sprache beeinflusst wird, was ihn perfekt für Code-, Mathematik- und Logikaufgaben macht. Der Nachteil besteht darin, dass Verifizierer nur für strukturierte Aufgaben funktionieren, das Parsen von Modellausgaben manchmal schwierig sein kann und sie die Qualität von Erklärungen oder Argumenten nicht wirklich beurteilen können. Einige gängige Instruments hierfür sind: evaluplus Und Ragas (für abrufgestützte Generierungsprüfungen), mit denen Sie zuverlässige Prüfungen für strukturierte Ausgaben automatisieren können.

Sicherheit, Voreingenommenheit und ethische Bewertung

Bei der Überprüfung eines Sprachmodells kommt es nicht nur auf die Genauigkeit oder den Sprachfluss an, sondern auch auf Sicherheit, Equity und ethisches Verhalten. Es gibt verschiedene Benchmarks und Methoden, um diese Dinge zu testen. Zum Beispiel, Grillen misst die demografische Equity und mögliche Verzerrungen in den Modellergebnissen RealToxicityPrompts prüft, ob ein Mannequin anstößige oder unsichere Inhalte produziert. Andere Frameworks und Ansätze befassen sich mit schädlichen Vervollständigungen, Fehlinformationen oder Versuchen, Regeln zu umgehen (wie Jailbreaking). Diese Bewertungen kombinieren in der Regel automatisierte Klassifikatoren, auf großen Sprachmodellen basierende Beurteilungen und einige manuelle Prüfungen, um ein umfassenderes Bild des Modellverhaltens zu erhalten.

Zu den beliebten Instruments und Techniken für diese Artwork von Checks gehören: Bewertungstool für Hugging Face Und Die konstitutionelle KI von Anthropic Framework, das Groups dabei hilft, systematisch auf Voreingenommenheit, schädliche Ergebnisse und ethische Compliance zu prüfen. Die Durchführung einer Sicherheits- und ethischen Bewertung trägt dazu bei, dass große Sprachmodelle nicht nur leistungsfähig, sondern auch verantwortungsbewusst und vertrauenswürdig in der realen Welt sind.

Begründungsbasierte und Prozessbewertungen

Bei einigen Methoden zur Bewertung großer Sprachmodelle wird nicht nur auf die endgültige Antwort geachtet, sondern auch darauf, wie das Modell dorthin gelangt ist. Dies ist besonders nützlich für Aufgaben, die Planung, Problemlösung oder mehrstufiges Denken erfordern – wie RAG-Systeme, mathematische Löser oder agentische große Sprachmodelle. Ein Beispiel ist Prozessbelohnungsmodelle (PRMs)die die Qualität der Gedankenkette eines Modells überprüfen. Ein anderer Ansatz ist die schrittweise Richtigkeit, bei der jeder Argumentationsschritt daraufhin überprüft wird, ob er gültig ist. Treuemetriken gehen noch einen Schritt weiter, indem sie prüfen, ob die Argumentation tatsächlich mit der endgültigen Antwort übereinstimmt, und so sicherstellen, dass die Logik des Modells solide ist.

Diese Methoden ermöglichen ein tieferes Verständnis der Argumentationsfähigkeiten eines Modells und können dabei helfen, Fehler im Denkprozess und nicht nur im Ergebnis zu erkennen. Zu den häufig verwendeten Instruments zur Argumentation und Prozessbewertung gehören: PRM-basierte Auswertungen, Ragas für RAG-spezifische Prüfungen und ChainEvaldie alle dazu beitragen, die Qualität und Konsistenz der Argumentation im Maßstab zu messen.

Zusammenfassung

Damit sind wir am Ende unserer Diskussion angelangt. Fassen wir alles, was wir bisher behandelt haben, in einer einzigen Tabelle zusammen. Auf diese Weise verfügen Sie über eine Kurzreferenz, die Sie speichern oder auf die Sie zurückgreifen können, wenn Sie mit der Auswertung umfangreicher Sprachmodelle arbeiten.