Wie führt man eine LLM-Bewertung basierend auf Arthur Bench durch?

Hallo Leute, ich bin Luga, heute werden wir über Technologien im Zusammenhang mit dem ökologischen Bereich der künstlichen Intelligenz (KI) sprechen – LLM-Bewertung.

1. Herausforderungen für die traditionelle Textbewertung

In den letzten Jahren sind traditionelle Textbewertungsmethoden aufgrund der rasanten Entwicklung und Verbesserung großer Sprachmodelle (LLM) in einigen Aspekten möglicherweise nicht mehr anwendbar. Im Bereich der Textbewertung haben wir möglicherweise von Methoden wie Bewertungsmethoden auf der Basis von „Wortvorkommnissen“ wie BLEU und Bewertungsmethoden auf der Basis von „vorab trainierten natürlichen Sprachverarbeitungsmodellen“ wie BERTScore gehört.

Obwohl sich diese Methoden in der Vergangenheit gut bewährt haben, scheinen sie angesichts der kontinuierlichen Weiterentwicklung der ökologischen LLM-Technologie den aktuellen Anforderungen nicht mehr vollständig gerecht zu werden.

Mit der rasanten Entwicklung und kontinuierlichen Verbesserung der LLM-Technologie stehen wir vor neuen Herausforderungen und Chancen. LLM verbessert seine Fähigkeiten und Leistungsniveaus ständig, was dazu führt, dass worthäufigkeitsbasierte Bewertungsmethoden (wie BLEU) möglicherweise nicht in der Lage sind, die Qualität und semantische Genauigkeit von LLM-generiertem Text vollständig zu erfassen. LLM kann einen flüssigeren, kohärenteren und semantisch reichhaltigeren Text erzeugen, während es mit herkömmlichen, auf der Worthäufigkeit basierenden Bewertungsmethoden schwierig ist, diese Vorteile genau zu bewerten.

Darüber hinaus stehen Bewertungsmethoden, die auf vorab trainierten Modellen basieren, wie z. B. BERTScore, auch vor einigen Herausforderungen. Obwohl vorab trainierte Modelle bei vielen Aufgaben eine gute Leistung erbringen, berücksichtigen sie möglicherweise nicht vollständig die besonderen Eigenschaften von LLM und seine Leistung bei bestimmten Aufgaben. LLMs können bei der Bewältigung bestimmter Aufgaben ein anderes Verhalten und eine andere Leistung als vorab trainierte Modelle aufweisen. Wenn man sich daher ausschließlich auf Bewertungsmethoden verlässt, die auf vorab trainierten Modellen basieren, können die Fähigkeiten von LLMs möglicherweise nicht vollständig bewertet werden.

2. Warum ist eine LLM-Beratungsbewertung erforderlich?

Im Allgemeinen spiegelt sich der Wert der LLM-Methode vor allem in ihrer „Geschwindigkeit“ und „Sensibilität“ wider sind der wichtigste Bewertungsindikator.

1. Effizient

Erstens ist die Umsetzung im Allgemeinen schneller. Verglichen mit dem Arbeitsaufwand, der bei früheren Bewertungspipelines erforderlich war, ist die Erstellung einer ersten Implementierung einer LLM-gesteuerten Bewertung relativ schnell und einfach. Für die LLM-gesteuerte Bewertung müssen wir nur zwei Dinge vorbereiten: die Bewertungskriterien in Worten beschreiben und einige Beispiele zur Verwendung in der Eingabeaufforderungsvorlage bereitstellen. Im Vergleich zum Arbeitsaufwand und der Datenerfassung, die erforderlich sind, um Ihr eigenes vorab trainiertes NLP-Modell (oder die Feinabstimmung eines vorhandenen NLP-Modells) als Schätzer zu erstellen, ist die Verwendung eines LLM zur Erfüllung dieser Aufgaben effizienter. Mit LLM ist die Iteration der Bewertungskriterien viel schneller.

2. Empfindlichkeit

LLM weist normalerweise eine höhere Empfindlichkeit auf. Diese Sensibilität kann ihre positive Seite haben, da LLM im Umgang mit verschiedenen Situationen flexibler ist als vorab trainierte NLP-Modelle und die zuvor diskutierten Bewertungsmethoden. Diese hohe Sensitivität kann jedoch auch dazu führen, dass die Ergebnisse der LLM-Bewertung schwer vorhersagbar sind. Kleine Änderungen in den Eingabedaten von LLM können erhebliche Auswirkungen haben, was eine größere Volatilität bei der Bearbeitung bestimmter Aufgaben ermöglicht. Daher muss bei der Bewertung von LLM besonderes Augenmerk auf seine Empfindlichkeit gelegt werden, um die Stabilität und Zuverlässigkeit der Ergebnisse sicherzustellen.

Wie wir bereits besprochen haben, sind LLM-Evaluatoren im Vergleich zu anderen Evaluierungsmethoden sensibler. Es gibt viele verschiedene Möglichkeiten, LLM als Evaluator zu konfigurieren, und sein Verhalten kann je nach gewählter Konfiguration stark variieren. Eine weitere Herausforderung besteht darin, dass LLM-Evaluatoren stecken bleiben können, wenn die Bewertung zu viele Inferenzschritte umfasst oder die gleichzeitige Verarbeitung zu vieler Variablen erfordert.

Aufgrund der Eigenschaften von LLM können seine Bewertungsergebnisse durch unterschiedliche Konfigurationen und Parametereinstellungen beeinflusst werden. Das bedeutet, dass bei der Evaluierung von LLMs das Modell sorgfältig ausgewählt und konfiguriert werden muss, um sicherzustellen, dass es sich wie erwartet verhält. Unterschiedliche Konfigurationen können zu unterschiedlichen Ausgabeergebnissen führen. Daher muss der Bewerter einige Zeit und Mühe aufwenden, um die Einstellungen des LLM anzupassen und zu optimieren, um genaue und zuverlässige Bewertungsergebnisse zu erhalten.

Darüber hinaus können Evaluatoren vor einigen Herausforderungen stehen, wenn sie mit Bewertungsaufgaben konfrontiert werden, die komplexe Überlegungen oder die gleichzeitige Verarbeitung mehrerer Variablen erfordern. Dies liegt daran, dass die Denkfähigkeit des LLM bei der Bewältigung komplexer Situationen möglicherweise eingeschränkt ist. Das LLM kann zusätzliche Anstrengungen zur Bewältigung dieser Aufgaben erfordern, um die Genauigkeit und Zuverlässigkeit der Bewertung sicherzustellen.

3. Was ist Arthur Bench?

Arthur Bench ist ein Open-Source-Bewertungstool zum Vergleich der Leistung generativer Textmodelle (LLM). Es kann verwendet werden, um verschiedene LLM-Modelle, Hinweise und Hyperparameter zu bewerten und detaillierte Berichte über die LLM-Leistung bei verschiedenen Aufgaben bereitzustellen.

Zu den Hauptmerkmalen von Arthur Bench gehören: Zu den Hauptmerkmalen von Arthur Bench gehören:

• Vergleichen Sie verschiedene LLM-Modelle: Arthur Bench kann verwendet werden, um die Leistung verschiedener LLM-Modelle zu vergleichen, einschließlich Modellen von verschiedenen Anbietern, verschiedenen Modellversionen und Modellen, die unterschiedliche Trainingsdatensätze verwenden.
• Tipps bewerten: Arthur Bench kann verwendet werden, um die Auswirkungen verschiedener Tipps auf die LLM-Leistung zu bewerten. Eingabeaufforderungen sind Anweisungen, die LLM bei der Textgenerierung unterstützen.
• Hyperparameter testen: Arthur Bench kann verwendet werden, um den Einfluss verschiedener Hyperparameter auf die LLM-Leistung zu testen. Hyperparameter sind Einstellungen, die das Verhalten von LLM steuern.

Im Allgemeinen umfasst der Arthur Bench-Workflow hauptsächlich die folgenden Phasen und die detaillierte Analyse lautet wie folgt:

1. In dieser Phase müssen wir unsere Bewertungsziele klären, Arthur Bench unterstützt eine Vielzahl von Bewertungsaufgaben, darunter:

Frage und Antwort: Testen Sie die Fähigkeit von LLM, offene, herausfordernde oder mehrdeutige Fragen zu verstehen und zu beantworten.

• Zusammenfassung: Bewerten Sie die Fähigkeit von LLM, wichtige Informationen aus Texten zu extrahieren und prägnante Zusammenfassungen zu erstellen.
• Übersetzung: Untersuchen Sie die Fähigkeit von LLM, präzise und fließend zwischen verschiedenen Sprachen zu übersetzen.
• Codegenerierung: Testen Sie die Fähigkeit von LLM, Code basierend auf Beschreibungen in natürlicher Sprache zu generieren.
• 2. Modellauswahl

In dieser Phase besteht die Hauptarbeit darin, die Bewertungsobjekte auszuwählen. Arthur Bench unterstützt eine Vielzahl von LLM-Modellen und deckt führende Technologien bekannter Institutionen wie OpenAI, Google AI, Microsoft usw. ab, wie GPT-3, LaMDA, Megatron-Turing NLG usw. Je nach Forschungsbedarf können wir spezifische Modelle zur Evaluierung auswählen.

3. Parameterkonfiguration

Nach Abschluss der Modellauswahl besteht der nächste Schritt darin, eine verfeinerte Steuerung durchzuführen. Um die LLM-Leistung genauer zu bewerten, ermöglicht Arthur Bench Benutzern die Konfiguration von Hinweisen und Hyperparametern.

Tipp: Leiten Sie LLM in Richtung und Inhalt des generierten Textes, wie etwa Fragen, Beschreibungen oder Anweisungen.

• Hyperparameter: Schlüsseleinstellungen, die das LLM-Verhalten steuern, wie z. B. Lernrate, Anzahl der Trainingsschritte, Modellarchitektur usw.
• Durch eine verfeinerte Konfiguration können wir die Leistungsunterschiede von LLM unter verschiedenen Parametereinstellungen eingehend untersuchen und Bewertungsergebnisse mit mehr Referenzwert erhalten.

4. Bewertungslauf: automatisierter Prozess

Der letzte Schritt besteht darin, die Aufgabenbewertung mithilfe eines automatisierten Prozesses durchzuführen. Typischerweise bietet Arthur Bench einen automatisierten Bewertungsprozess, der eine einfache Konfiguration zum Ausführen von Bewertungsaufgaben erfordert. Die folgenden Schritte werden automatisch ausgeführt:

Rufen Sie das LLM-Modell auf und generieren Sie eine Textausgabe.

• Für spezifische Aufgaben wenden Sie entsprechende Bewertungsindikatoren zur Analyse an.
• Erstellen Sie detaillierte Berichte und präsentieren Sie Auswertungsergebnisse.
• 4. Arthur Bench-Nutzungsszenarioanalyse

Als Schlüssel zur schnellen, datengesteuerten LLM-Bewertung bietet Arthur Bench hauptsächlich die folgenden Lösungen, insbesondere:

1. Modellauswahl und -verifizierung ist ein entscheidender Schritt auf dem Gebiet der künstlichen Intelligenz und von großer Bedeutung, um die Gültigkeit und Zuverlässigkeit des Modells sicherzustellen. In diesem Prozess spielte Arthur Bench eine entscheidende Rolle. Sein Ziel ist es, Unternehmen einen zuverlässigen Vergleichsrahmen zur Verfügung zu stellen, der ihnen durch den Einsatz konsistenter Metriken und Bewertungsmethoden dabei hilft, fundierte Entscheidungen zwischen den vielen Optionen für große Sprachmodelle (LLM) zu treffen.

Arthur Bench wird sein Fachwissen und seine Erfahrung nutzen, um jede LLM-Option zu bewerten und sicherzustellen, dass einheitliche Kennzahlen zum Vergleich ihrer Stärken und Schwächen verwendet werden. Er wird Faktoren wie Modellleistung, Genauigkeit, Geschwindigkeit, Ressourcenanforderungen und mehr berücksichtigen, um sicherzustellen, dass Unternehmen fundierte und klare Entscheidungen treffen können.

Durch die Verwendung konsistenter Metriken und Bewertungsmethoden stellt Arthur Bench Unternehmen einen zuverlässigen Vergleichsrahmen zur Verfügung, der es ihnen ermöglicht, die Vorteile und Einschränkungen jeder LLM-Option vollständig zu bewerten. Dies wird es Unternehmen ermöglichen, fundierte Entscheidungen zu treffen, um die rasanten Fortschritte in der künstlichen Intelligenz zu maximieren und die bestmögliche Erfahrung mit ihren Anwendungen sicherzustellen.

2. Budget- und Datenschutzoptimierung

Bei der Auswahl eines KI-Modells erfordern nicht alle Anwendungen die fortschrittlichsten oder teuersten großen Sprachmodelle (LLM). In einigen Fällen können Missionsanforderungen mit kostengünstigeren KI-Modellen erfüllt werden.

Dieser Ansatz zur Budgetoptimierung kann Unternehmen dabei helfen, mit begrenzten Ressourcen kluge Entscheidungen zu treffen. Anstatt sich für das teuerste oder modernste Modell zu entscheiden, wählen Sie das richtige Modell basierend auf Ihren spezifischen Anforderungen. Die günstigeren Modelle schneiden in einigen Aspekten möglicherweise etwas schlechter ab als hochmoderne LLMs, aber für einige einfache oder Standardaufgaben kann Arthur Bench dennoch eine Lösung bieten, die den Anforderungen entspricht.

Darüber hinaus betonte Arthur Bench, dass die interne Einführung des Modells eine bessere Kontrolle über den Datenschutz ermöglicht. Bei Anwendungen, die sensible Daten oder Datenschutzprobleme betreffen, ziehen es Unternehmen möglicherweise vor, ihre eigenen intern geschulten Modelle zu verwenden, anstatt sich auf externe LLMs von Drittanbietern zu verlassen. Durch den Einsatz interner Modelle können Unternehmen eine größere Kontrolle über die Verarbeitung und Speicherung von Daten erlangen und den Datenschutz besser schützen.

3. Übersetzen Sie akademische Benchmarks in die Leistung in der Praxis.

Akademische Benchmarks beziehen sich auf Modellbewertungsmetriken und -methoden, die in der akademischen Forschung etabliert sind. Diese Indikatoren und Methoden sind in der Regel spezifisch für eine bestimmte Aufgabe oder Domäne und können die Leistung des Modells in dieser Aufgabe oder Domäne effektiv bewerten.

Akademische Benchmarks spiegeln jedoch nicht immer direkt die Leistung eines Modells in der realen Welt wider. Dies liegt daran, dass Anwendungsszenarien in der realen Welt oft komplexer sind und die Berücksichtigung weiterer Faktoren erfordern, wie z. B. Datenverteilung, Modellbereitstellungsumgebung usw.

Arthur Bench hilft dabei, akademische Maßstäbe in reale Leistungen umzusetzen. Dieses Ziel wird auf folgende Weise erreicht:

• Bietet einen umfassenden Satz von Bewertungsindikatoren, die mehrere Aspekte der Modellgenauigkeit, Effizienz, Robustheit usw. abdecken. Diese Indikatoren können nicht nur die Leistung des Modells unter akademischen Benchmarks widerspiegeln, sondern auch die potenzielle Leistung des Modells in der realen Welt.
• Unterstützt mehrere Modelltypen und kann verschiedene Modelltypen vergleichen. Dadurch können Unternehmen das Modell auswählen, das am besten zu ihren Anwendungsszenarien passt.
• Bietet visuelle Analysetools, die Unternehmen dabei helfen, die Leistungsunterschiede verschiedener Modelle intuitiv zu verstehen. Dadurch können Unternehmen leichter Entscheidungen treffen.

5. Arthur Bench-Funktionsanalyse

Als Schlüssel zu einer schnellen, datengesteuerten LLM-Bewertung verfügt Arthur Bench über die folgenden Funktionen:

1. Arthur Bench verfügt über einen vollständigen Satz von Bewertungsindikatoren Indikatoren, die alles von der Zusammenfassung aller Qualitätsaspekte bis hin zur Benutzererfahrung abdecken. Er kann diese Scoring-Metriken jederzeit nutzen, um verschiedene Modelle zu bewerten und zu vergleichen. Die kombinierte Verwendung dieser Bewertungsmetriken kann ihm helfen, die Stärken und Schwächen jedes Modells vollständig zu verstehen.

Der Umfang dieser Bewertungsindikatoren ist sehr breit und umfasst unter anderem Zusammenfassungsqualität, Genauigkeit, Sprachkompetenz, grammatikalische Korrektheit, Kontextverständnisfähigkeit, logische Kohärenz usw. Arthur Bench bewertet jedes Modell anhand dieser Kennzahlen und kombiniert die Ergebnisse zu einer umfassenden Bewertung, um Unternehmen dabei zu unterstützen, fundierte Entscheidungen zu treffen.

Darüber hinaus kann Arthur Bench, wenn das Unternehmen spezifische Bedürfnisse oder Bedenken hat, auch benutzerdefinierte Bewertungsmetriken erstellen und hinzufügen, die auf den Anforderungen des Unternehmens basieren. Dies geschieht, um den spezifischen Bedürfnissen des Unternehmens besser gerecht zu werden und sicherzustellen, dass der Bewertungsprozess mit den Zielen und Standards des Unternehmens übereinstimmt.

2. Lokale und cloudbasierte Versionen

Für diejenigen, die lokale Bereitstellung und autonome Steuerung bevorzugen, können Sie über das GitHub-Repository Zugriff erhalten und Arthur Bench in Ihrer eigenen lokalen Umgebung bereitstellen. Auf diese Weise kann jeder die Bedienung von Arthur Bench vollständig beherrschen, kontrollieren und nach seinen eigenen Bedürfnissen anpassen und konfigurieren.

Andererseits werden für Benutzer, die Komfort und Flexibilität bevorzugen, auch cloudbasierte SaaS-Produkte bereitgestellt. Sie können sich registrieren, um über die Cloud auf Arthur Bench zuzugreifen und es zu nutzen. Diese Methode macht eine umständliche lokale Installation und Konfiguration überflüssig und ermöglicht Ihnen die sofortige Nutzung der bereitgestellten Funktionen und Dienste.

3. Vollständig Open Source

Als Open-Source-Projekt zeigt Arthur Bench seine typischen Open-Source-Merkmale in Bezug auf Transparenz, Skalierbarkeit und Community-Zusammenarbeit. Dieser Open-Source-Charakter bietet Anwendern eine Fülle von Vorteilen und Möglichkeiten, ein tieferes Verständnis für die Funktionsweise des Projekts zu erlangen und es an ihre Bedürfnisse anzupassen und zu erweitern. Gleichzeitig ermutigt die Offenheit von Arthur Bench die Benutzer auch dazu, sich aktiv an der Community-Zusammenarbeit zu beteiligen, mit anderen Benutzern zusammenzuarbeiten und sich weiterzuentwickeln. Dieses offene Kooperationsmodell trägt dazu bei, die kontinuierliche Weiterentwicklung und Innovation des Projekts zu fördern und gleichzeitig einen größeren Wert und mehr Möglichkeiten für die Nutzer zu schaffen.

Kurz gesagt: Arthur Bench bietet ein offenes und flexibles Framework, das Benutzern die Anpassung von Bewertungsindikatoren ermöglicht und im Finanzbereich weit verbreitet ist. Partnerschaften mit Amazon Web Services und Cohere treiben das Framework weiter voran und ermutigen Entwickler, neue Metriken für Bench zu erstellen und zu Fortschritten im Bereich der Sprachmodellbewertung beizutragen.

Referenz:

[1] https://github.com/arthur-ai/bench

• [2] https://neurohive.io/en/news/arthur-bench-framework-for-evaluating- Sprachmodelle/