안녕하세요 여러분 루가입니다. 오늘은 인공지능(AI) 생태분야인 LLM 평가 관련 기술에 대해 이야기해보겠습니다.
최근 몇 년 동안 LLM(대형 언어 모델)의 급속한 개발과 개선으로 인해 일부 측면에서 전통적인 텍스트 평가 방법을 더 이상 적용할 수 없게 되었습니다. 텍스트 평가 분야에서는 BLEU와 같은 "단어 발생" 기반 평가 방법, BERTScore와 같은 "사전 훈련된 자연어 처리 모델" 기반 평가 방법 등을 들어왔습니다. 이러한 방법은 텍스트의 품질과 유사성을 평가하기 위한 보다 정확한 지표를 제공합니다. LLM의 급속한 발전은 텍스트 평가 분야에 새로운 도전과 기회를 가져왔습니다. 우리는 이러한 개발 추세에 적응하기 위해 평가 방법을 지속적으로 탐색하고 개선해야 합니다.
이러한 방법은 한때는 잘 작동했지만 LLM 생태 기술의 발전으로 인해 점차 오늘날의 요구를 완전히 충족할 만큼 강력하지 않은 것으로 보입니다.
LLM의 급속한 발전과 개선으로 우리는 새로운 도전과 기회에 직면해 있습니다. LLM의 기능과 성능 수준은 계속해서 향상되어 BLEU와 같은 단어 발생 기반 평가 방법이 LLM 생성 텍스트의 품질과 의미론적 정확성을 완전히 포착하지 못할 수도 있습니다. 이와 대조적으로 LLM은 보다 유창하고 일관되며 의미가 풍부한 텍스트를 생성할 수 있으며 기존의 단어 발생 기반 평가 방법은 이러한 이점을 정확하게 측정할 수 없습니다.
또한 BERTScore와 같은 사전 학습된 모델을 기반으로 한 평가 방법은 많은 작업에서 좋은 성능을 발휘하지만 몇 가지 문제에 직면합니다. 사전 훈련된 모델은 LLM(언어 모델)의 고유한 특성과 특정 작업에 대한 성능을 완전히 고려하지 않을 수 있습니다. 따라서 사전 훈련된 모델을 기반으로 한 평가 방법에만 의존하면 LLM의 기능을 완전히 평가할 수 없습니다. 이는 특정 작업에서 LLM의 성과와 역량을 보다 정확하게 평가하고 이해하기 위해 새로운 평가 방법에 대한 추가 연구 및 개발이 필요하다는 것을 의미합니다. 여기에는 임무 요구 사항에 더 잘 맞도록 작업별 미세 조정 및 LLM 사용자 정의가 포함될 수 있습니다. 동시에 우리는 평가 방법의 다양성을 고려하고 수동 평가와 기타 측정 지표를 결합하여 보다 포괄적이고 정확한 평가 결과를 얻어야 합니다. 평가 방법을 지속적으로 개선하고 개발함으로써 LLM의 잠재력을 더 잘 이해하고 활용할 수 있으며 자연어 처리 분야의 발전을 더욱 촉진할 수 있습니다.
일반적으로 실제 비즈니스 시나리오에서 LLM 지도 평가 방법을 사용할 때 가장 중요한 점은 속도와 민감도입니다.
우선 평가를 안내하기 위해 LLM을 사용하는 구현 속도가 일반적으로 더 빠릅니다. 이전 평가 파이프라인과 비교할 때 LLM 기반 평가를 만드는 데는 상대적으로 노력이 적게 들고 구현하기도 쉽습니다. LLM 안내 평가의 경우 두 가지만 준비하면 됩니다. 평가 기준을 설명하는 텍스트 설명과 프롬프트 템플릿에 사용할 예입니다. 자체적으로 사전 훈련된 NLP 모델을 구축하거나 기존 NLP 모델을 미세 조정하여 평가자 역할을 하는 것과 비교할 때 LLM을 사용하여 이러한 작업을 완료하는 것이 더 효율적입니다. LLM을 사용하면 평가 기준 반복이 더 빨라집니다.
둘째, LLM은 일반적으로 사전 훈련된 NLP 모델 및 이전에 논의된 평가 방법에 비해 더 민감합니다. 이러한 민감성은 어떤 측면에서는 긍정적인 영향을 미치므로 LLM이 특정 상황을 보다 유연하게 처리할 수 있습니다. 그러나 이러한 민감성으로 인해 LLM 평가 결과를 예측하기 어려울 수도 있습니다.
앞서 논의한 것처럼 LLM 평가자는 다른 평가 방법에 비해 더 민감합니다. 그러나 LLM을 평가자로 구성하는 방법에는 여러 가지가 있으며 해당 동작은 선택한 구성에 따라 크게 달라질 수 있습니다. 게다가 또 다른 과제는 평가에 너무 많은 추론 단계가 포함되거나 너무 많은 변수를 동시에 처리해야 하는 경우 LLM 평가자가 정체될 수 있다는 것입니다. 따라서 평가를 설계하고 구현할 때 정확하고 유효한 평가 결과를 보장하기 위해 LLM의 구성과 평가 작업의 복잡성을 신중하게 고려해야 합니다.
LLM의 특성으로 인해 평가 결과는 다양한 구성 및 매개변수 설정에 의해 영향을 받을 수 있습니다. 이는 LLM을 평가할 때 모델이 예상대로 작동하도록 신중하게 선택하고 구성해야 함을 의미합니다. 구성이 다르면 출력 결과도 달라질 수 있으므로 평가자는 정확하고 신뢰할 수 있는 평가 결과를 얻기 위해 LLM 설정을 조정하고 최적화하는 데 약간의 시간과 노력을 기울여야 합니다.
또한 평가자는 복잡한 추론이나 여러 변수의 처리가 동시에 필요한 평가 작업에 직면할 때 몇 가지 어려움에 직면할 수 있습니다. 복잡한 상황을 다룰 때 LLM의 추론 능력이 제한될 수 있기 때문입니다. LLM은 평가의 정확성과 신뢰성을 보장하기 위해 이러한 작업을 해결하기 위한 추가 노력이 필요할 수 있습니다.
Arthur Bench는 생성 텍스트 모델(LLM)의 성능을 비교하는 데 사용되는 오픈 소스 평가 도구입니다. 다양한 LLM 모델, 단서 및 하이퍼 매개변수를 평가하고 다양한 작업에 대한 LLM 성능에 대한 자세한 보고서를 제공하는 데 사용할 수 있습니다.
Arthur Bench의 주요 기능은 다음과 같습니다. Arthur Bench의 주요 기능은 다음과 같습니다.
일반적으로 Arthur Bench 워크플로는 주로 다음 단계로 구성되며 세부 분석은 다음과 같습니다.
이 단계에서는 Arthur Bench가 지원하는 평가 목표를 명확히 해야 합니다. 다음을 포함한 다양한 평가 과제:
이 단계에서는 평가 대상을 선정하는 것이 주요 작업입니다. Arthur Bench는 GPT-3, LaMDA, Megatron-Turing NLG 등과 같은 OpenAI, Google AI, Microsoft 등 유명 기관의 선도적인 기술을 다루는 다양한 LLM 모델을 지원합니다. 우리는 연구 요구에 따라 평가를 위한 특정 모델을 선택할 수 있습니다.
모델 선택이 완료되면 다음 단계는 정밀한 제어를 수행하는 것입니다. LLM 성능을 보다 정확하게 평가하기 위해 Arthur Bench를 사용하면 힌트와 하이퍼파라미터를 구성할 수 있습니다.
정교한 구성을 통해 다양한 매개변수 설정에서 LLM의 성능 차이를 심층적으로 탐색하고 더 많은 참조 값이 포함된 평가 결과를 얻을 수 있습니다.
마지막 단계는 자동화된 프로세스의 도움으로 작업 평가를 수행하는 것입니다. 일반적으로 Arthur Bench는 평가 작업을 실행하기 위해 간단한 구성이 필요한 자동화된 평가 프로세스를 제공합니다. 다음 단계가 자동으로 수행됩니다.
빠른 데이터 기반 LLM 평가의 핵심으로 Arthur Bench는 주로 다음과 같은 솔루션을 제공합니다.
Arthur Bench는 자신의 전문 지식과 경험을 활용하여 각 LLM 옵션을 평가하고 일관된 측정 기준을 사용하여 강점과 약점을 비교하도록 합니다. 그는 기업이 정보를 바탕으로 명확한 선택을 할 수 있도록 모델 성능, 정확성, 속도, 리소스 요구 사항 등과 같은 요소를 고려할 것입니다.
Arthur Bench는 일관된 지표와 평가 방법론을 사용하여 기업에 신뢰할 수 있는 비교 프레임워크를 제공하여 각 LLM 옵션의 이점과 한계를 완전히 평가할 수 있도록 합니다. 이를 통해 기업은 정보에 입각한 결정을 내려 인공 지능의 급속한 발전을 극대화하고 애플리케이션에 대한 최상의 경험을 보장할 수 있습니다.
2. 예산 및 개인 정보 보호
이 예산 최적화 접근 방식은 기업이 제한된 리소스로 현명한 선택을 하는 데 도움이 될 수 있습니다. 가장 비싸거나 최첨단 모델을 선택하는 대신 특정 요구 사항에 따라 올바른 모델을 선택하십시오. 보다 저렴한 모델은 일부 측면에서 최신 LLM보다 성능이 약간 떨어질 수 있지만 일부 간단하거나 표준적인 작업의 경우 Arthur Bench는 여전히 요구 사항을 충족하는 솔루션을 제공할 수 있습니다.
또한 Arthur Bench는 모델을 사내로 가져오면 데이터 개인 정보 보호를 더 잘 제어할 수 있다고 강조했습니다. 민감한 데이터 또는 개인 정보 보호 문제와 관련된 애플리케이션의 경우 회사는 외부 타사 LLM에 의존하기보다는 내부에서 교육받은 자체 모델을 사용하는 것을 선호할 수 있습니다. 내부 모델을 사용하면 기업은 데이터 처리 및 저장에 대한 통제력을 강화하고 데이터 개인정보 보호를 더욱 강화할 수 있습니다.
학술 벤치마크는 학술 연구에서 확립된 모델 평가 지표 및 방법을 말합니다. 이러한 지표와 방법은 일반적으로 특정 작업이나 영역에 특정하며 해당 작업이나 영역에서 모델의 성능을 효과적으로 평가할 수 있습니다.
그러나 학문적 벤치마크가 항상 실제 세계에서의 모델 성능을 직접적으로 반영하는 것은 아닙니다. 이는 실제 세계의 애플리케이션 시나리오가 더 복잡하고 데이터 배포, 모델 배포 환경 등과 같이 더 많은 요소를 고려해야 하기 때문입니다.
Arthur Bench는 학문적 벤치마크를 실제 성과로 변환하는 데 도움이 됩니다. 이 목표는 다음과 같은 방법으로 달성됩니다.
빠른 데이터 기반 LLM 평가의 핵심인 Arthur Bench에는 다음과 같은 기능이 있습니다.
Arthur Bench에는 완전한 점수 세트가 있습니다. 품질의 모든 측면을 요약하는 것부터 사용자 경험까지 모든 것을 다루는 지표입니다. 그는 언제든지 이러한 채점 지표를 사용하여 다양한 모델을 평가하고 비교할 수 있습니다. 이러한 점수 측정 지표를 결합하면 각 모델의 강점과 약점을 완전히 이해하는 데 도움이 될 수 있습니다.
이러한 채점 지표의 범위는 요약 품질, 정확성, 유창성, 문법적 정확성, 맥락 이해 능력, 논리적 일관성 등을 포함하되 이에 국한되지 않고 매우 넓습니다. Arthur Bench는 이러한 지표를 기준으로 각 모델을 평가하고 결과를 종합적인 점수로 결합하여 기업이 정보에 근거한 결정을 내릴 수 있도록 지원합니다.
또한 회사에 특정한 요구 사항이나 우려 사항이 있는 경우 Arthur Bench는 회사의 요구 사항에 따라 사용자 정의 점수 지표를 생성하고 추가할 수도 있습니다. 이는 회사의 특정 요구 사항을 더 잘 충족하고 평가 프로세스가 회사의 목표 및 표준과 일치하는지 확인하기 위해 수행됩니다.
로컬 배포 및 자율 제어를 선호하는 사용자는 GitHub 저장소에서 액세스하여 Arthur Bench를 자신의 로컬 환경에 배포할 수 있습니다. 이러한 방식으로 누구나 Arthur Bench의 작동을 완전히 마스터하고 제어할 수 있으며 자신의 필요에 따라 사용자 정의하고 구성할 수 있습니다.
한편, 편의성과 유연성을 선호하는 사용자를 위해 클라우드 기반 SaaS 제품도 제공됩니다. 클라우드를 통해 Arthur Bench에 액세스하고 사용하기 위해 등록하도록 선택할 수 있습니다. 이 방법을 사용하면 번거로운 로컬 설치 및 구성이 필요 없으며, 제공되는 기능과 서비스를 즉시 이용할 수 있습니다.
오픈소스 프로젝트로서 Arthur Bench는 투명성, 확장성, 커뮤니티 협업 측면에서 전형적인 오픈소스 특성을 보여줍니다. 이러한 오픈 소스 특성은 사용자에게 프로젝트 작동 방식을 더 깊이 이해하고 필요에 맞게 사용자 정의 및 확장할 수 있는 풍부한 이점과 기회를 제공합니다. 동시에 Arthur Bench의 개방성은 사용자가 커뮤니티 협업에 적극적으로 참여하고 다른 사용자와 협력하고 개발하도록 장려합니다. 이러한 개방형 협력 모델은 프로젝트의 지속적인 개발과 혁신을 촉진하는 동시에 사용자에게 더 큰 가치와 기회를 창출하는 데 도움이 됩니다.
간단히 말하면 Arthur Bench는 사용자가 평가 지표를 맞춤 설정할 수 있는 개방적이고 유연한 프레임워크를 제공하며 금융 분야에서 널리 사용되고 있습니다. Amazon Web Services 및 Cohere와의 파트너십을 통해 프레임워크가 더욱 발전하여 개발자가 Bench에 대한 새로운 지표를 생성하고 언어 모델 평가 분야의 발전에 기여하도록 장려합니다.
참고자료:
위 내용은 한 기사에서 Arthur Bench를 사용한 LLM 평가 이해하기의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!
![[웹 프런트엔드] Node.js 빠른 시작](https://img.php.cn/upload/course/000/000/067/662b5d34ba7c0227.png)
