Làm thế nào để đánh giá một mô hình ngôn ngữ lớn (LLM)?

Vấn đề với các khung hiện có

Mỗi cách đánh giá Mô hình ngôn ngữ lớn trên đều có những ưu điểm riêng. Tuy nhiên, có một số yếu tố quan trọng mà dường như không có yếu tố nào ở trên là đủ-

• Không có khuôn khổ nào ở trên coi an toàn là yếu tố để đánh giá. Mặc dù 'API kiểm duyệt OpenAI' giải quyết vấn đề này ở một mức độ nào đó nhưng điều đó là chưa đủ.
• Các khuôn khổ trên được phân bổ dựa trên các yếu tố mà chúng đánh giá mô hình. Không ai trong số họ đủ toàn diện để có thể tự cung tự cấp.

Trong phần tiếp theo, chúng tôi sẽ cố gắng liệt kê tất cả các yếu tố quan trọng cần có trong khung đánh giá toàn diện.

Những yếu tố nào cần được xem xét khi đánh giá LLM?

Sau khi xem xét các khung đánh giá hiện có, bước tiếp theo là xác định những yếu tố nào cần được xem xét khi đánh giá chất lượng của Mô hình ngôn ngữ lớn (LLM). Chúng tôi đã thực hiện một cuộc khảo sát với một nhóm gồm 12 chuyên gia khoa học dữ liệu. Những người này hiểu khá rõ về cách thức hoạt động của LLM và những gì họ có thể làm. Họ cũng đã thử và kiểm tra nhiều LLM. Cuộc khảo sát nhằm mục đích liệt kê tất cả các yếu tố quan trọng, theo sự hiểu biết của họ, trên cơ sở đó họ đánh giá chất lượng của LLM.

Cuối cùng, chúng tôi thấy rằng có một số yếu tố chính cần được tính đến:

1. Tính xác thực

Độ chính xác của kết quả do LLM tạo ra là rất quan trọng. Điều này bao gồm tính đúng đắn của thực tế cũng như tính chính xác của các suy luận và giải pháp.

2. Tốc độ

Tốc độ mà mô hình có thể tạo ra kết quả là rất quan trọng, đặc biệt khi mô hình cần được triển khai cho các trường hợp sử dụng quan trọng. Mặc dù một mô hình chậm hơn có thể được chấp nhận trong một số trường hợp, nhưng các nhóm hành động nhanh lại yêu cầu những mô hình nhanh hơn.

3. Ngữ pháp và dễ đọc:

LLM phải tạo ngôn ngữ ở định dạng có thể đọc được. Đảm bảo đúng ngữ pháp và cấu trúc câu là điều cần thiết.

4. Không thiên vị:

Điều quan trọng là LLM không có thành kiến ​​​​xã hội liên quan đến giới tính, chủng tộc và các yếu tố khác.

5. Quay lại

Việc biết nguồn gốc suy luận của mô hình là cần thiết để con người kiểm tra lại cơ sở của nó. Không có điều này, hiệu suất của LLM vẫn là một hộp đen.

6. An toàn & Trách nhiệm

Lan can cho các mô hình AI là cần thiết. Mặc dù các công ty đang cố gắng làm cho những phản hồi này trở nên an toàn nhưng vẫn còn nhiều chỗ cần cải thiện.

7. Hiểu bối cảnh

Khi con người tham khảo các chatbot AI để đưa ra những gợi ý về cuộc sống chung và cá nhân của họ, điều quan trọng là mô hình này phải cung cấp các giải pháp tốt hơn dựa trên các điều kiện cụ thể. Cùng một câu hỏi được hỏi trong những bối cảnh khác nhau có thể có những câu trả lời khác nhau.

8. Thao tác văn bản

LLM phải có khả năng thực hiện các thao tác văn bản cơ bản như phân loại văn bản, dịch thuật, tóm tắt, v.v.

9. Chỉ số IQ

Chỉ số thông minh là thước đo dùng để đánh giá trí thông minh của con người và cũng có thể áp dụng cho máy móc.

10. Bộ cân bằng

Chỉ số cảm xúc là một khía cạnh khác của trí thông minh con người có thể được áp dụng cho LLM. Những model có EQ cao hơn sẽ an toàn hơn khi sử dụng.

11. Đa năng

Số lượng miền và ngôn ngữ mà mô hình có thể bao phủ là một yếu tố quan trọng khác cần xem xét. Nó có thể được sử dụng để phân loại mô hình thành AI chung hoặc AI cụ thể cho một tập hợp trường nhất định.

12. Cập nhật theo thời gian thực

Một hệ thống được cập nhật thông tin gần đây có thể đóng góp rộng rãi hơn và tạo ra kết quả tốt hơn.

13. Chi phí

Chi phí phát triển và vận hành cũng cần được xem xét.

14. Tính nhất quán

Những lời nhắc giống nhau hoặc tương tự sẽ tạo ra các phản hồi giống hệt hoặc gần như giống hệt nhau, nếu không sẽ khó đảm bảo chất lượng trong quá trình triển khai thương mại.

15. Mức độ kỹ thuật nhanh chóng

Mức độ kỹ thuật nhanh chóng và chi tiết cần thiết để có được phản hồi tối ưu cũng có thể được sử dụng để so sánh hai mô hình.

Những thách thức chung với các phương pháp đánh giá LLM hiện tại

• Ô nhiễm dữ liệu: Đảm bảo chất lượng và tính toàn vẹn của dữ liệu đánh giá là rất quan trọng. Dữ liệu bị ô nhiễm có thể dẫn đến đánh giá không chính xác về hiệu suất LLM.
• Quá phụ thuộc vào sự bối rối: Việc quá chú trọng đến sự bối rối như một thước đo có thể không nắm bắt được đầy đủ khả năng hiểu và tạo ngôn ngữ, có khả năng dẫn đến các đánh giá sai lệch.
• Tính chủ quan trong đánh giá con người: Đánh giá của con người đưa ra tính chủ quan, khiến việc duy trì tính nhất quán và khách quan trong việc đánh giá hiệu suất LLM trở nên khó khăn.
• Dữ liệu tham khảo hạn chế: Tính sẵn có hạn chế của dữ liệu tham khảo đa dạng và chất lượng cao có thể cản trở việc đánh giá toàn diện, đặc biệt đối với các mô hình xử lý các lĩnh vực hoặc ngôn ngữ chuyên biệt.
• Thiếu số liệu đa dạng: Nhiều phương pháp đánh giá thiếu số liệu đo lường cụ thể tính đa dạng trong các phản hồi, điều này rất quan trọng để đánh giá tính sáng tạo và khả năng thích ứng của LLM.
• Khái quát hóa cho các kịch bản trong thế giới thực: Việc đánh giá LLM trong cài đặt được kiểm soát có thể không phản ánh hiệu suất trong thế giới thực của chúng, nơi chúng phải xử lý nhiều loại đầu vào động và phi cấu trúc.
• Các cuộc tấn công đối nghịch: LLM có thể dễ bị tấn công bởi các cuộc tấn công đối nghịch và việc đánh giá mức độ mạnh mẽ của chúng khi đối mặt với các cuộc tấn công như vậy là một thách thức đáng kể trong quá trình đánh giá.

Những phương pháp hay nhất để vượt qua thử thách

• Đảm bảo tính minh bạch trong nguồn dữ liệu và phương pháp đào tạo để nâng cao độ tin cậy và độ chính xác.
• Sử dụng nhiều chỉ số đánh giá, vượt ra ngoài sự bối rối, để đánh giá toàn diện hiệu suất LLM.
• Kết hợp các số liệu tự động với đánh giá của con người để nắm bắt các khía cạnh và sắc thái chủ quan trong phản hồi LLM.
• Truy cập dữ liệu tham khảo đa dạng và chất lượng cao để đánh giá, đặc biệt đối với các lĩnh vực và ngôn ngữ chuyên ngành.
• Triển khai các số liệu đo lường cụ thể tính đa dạng trong các phản hồi do LLM tạo ra để đánh giá tính sáng tạo và khả năng thích ứng.
• Tích hợp các kịch bản trong thế giới thực và đầu vào phức tạp vào quá trình đánh giá để đánh giá tiện ích thực tế của LLM.
• Đưa LLM vào các đánh giá về độ mạnh mẽ, bao gồm cả thử nghiệm đối thủ, để đánh giá khả năng chống lại các đầu vào độc hại và các lỗ hổng tiềm ẩn của chúng.

Phần kết luận

Sự phát triển của Mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) đã cách mạng hóa lĩnh vực xử lý ngôn ngữ tự nhiên. Tuy nhiên, vẫn cần có một khung đánh giá toàn diện và chuẩn hóa cho LLM để đánh giá chất lượng của các mô hình này. Các khuôn khổ hiện tại cung cấp những hiểu biết sâu sắc có giá trị, nhưng chúng thiếu tính toàn diện và tiêu chuẩn hóa cũng như không coi an toàn là yếu tố để đánh giá.

Khung đánh giá đáng tin cậy nên xem xét các yếu tố như tính xác thực, tốc độ, ngữ pháp và khả năng đọc, tính khách quan, quay lui, an toàn, hiểu ngữ cảnh, thao tác văn bản, IQ, EQ, tính linh hoạt và cập nhật theo thời gian thực. Việc phát triển một khuôn khổ như vậy sẽ giúp các bên liên quan phát hành LLM một cách có trách nhiệm và đảm bảo chất lượng, khả năng sử dụng và an toàn của chúng. Hợp tác với các cơ quan và chuyên gia liên quan là cần thiết để xây dựng khung đánh giá xác thực và toàn diện cho LLM.

XEM THÊM: Trải nghiệm tài khoản ChatGPT-4 có gì khác biệt?

Các câu hỏi thường gặp