Hello folks，我是 Luga，今天我們來聊聊人工智慧(AI)生態領域相關的技術 - LLM 評估 。
眾所周知，LLM評估是人工智慧領域的重要議題。隨著LLM在各個場景中的廣泛應用，評估它們的能力和限制變得越來越重要。作為一款新興的LLM評估工具，ArthurBench 旨在為 AI 研究人員和開發人員提供一個全面、公正且可重複的評估平台。
近年來，隨著大型語言模型（LLM）的快速發展和改進，傳統的文本評估方法在某些方面可能已經不再適用。在文字評估領域，我們可能已經聽說過一些方法，例如基於「單字出現」的評估方法，例如BLEU，以及基於「預先訓練的自然語言處理模型」的評估方法，例如BERTScore。 這些新的評估方法可以更準確地評估文本的品質和相關性。例如，BLEU評估方法是基於標準單字出現的程度來評估翻譯質量，而BERTScore評估方法則基於預訓練的自然語言處理模型對自然語言句子處理的模擬能力來評估文本的相關性。 這些新的評估方法在一定程度上解決了傳統方法的一些問題，並且具有更高的靈活性和準確性。然而，隨著語言模型的不斷發展和改進，未
這些方法曾經在過去一直非常出色，但隨著LLM的生態技術的不斷發展，它們顯示得有點力不從心，無法完全滿足當前的需求。
隨著 LLM 的快速發展和改進，我們正在面對新的挑戰和機會。 LLM 的能力和表現水準不斷提高，這使得基於單字出現的評估方法（如 BLEU）可能無法完全捕捉到 LLM 生成文字的品質和語義準確性。 LLM 能夠產生更流暢、連貫且語義豐富的文本，而傳統的基於單字出現的評估方法則無法準確衡量這些方面的優勢。
在處理特定任務時，預訓練模型的評估方法（如BERTScore）可能面臨一些挑戰。儘管預訓練模型在許多任務上表現出色，但它們可能無法充分考慮到LLM的獨特特徵以及其在特定任務上的表現。因此，僅依賴基於預訓練模型的評估方法可能無法全面評估LLM的能力。
通常來講，在實際的業務場景中，採用LLM指導評估這種方法最為價值的地方主要在於“速度”和“靈敏度”。
首先，通常來說，實作速度更快。相較於先前的評估管理管道所需的工作量，建立 LLM 指導評估的首次實施相對較快且容易。對於 LLM 指導的評估，我們只需要準備兩件事：用文字描述評估標準，並提供一些在提示範本中使用的範例。相對於建立自己的預訓練 NLP 模型（或微調現有的 NLP 模型）來用作評估器所需的工作量和資料收集量，使用 LLM 完成這些任務更為高效。使用 LLM，評估標準的迭代速度要快得多。 另外，使用 LLM，評估標準的迭代速度要快得多。使用 LLM，我們可以更快地產生評估標準的迭代版本，以及使用 LLM 進行更有效率的評估。使用 LLM，評估標準的迭代速度要快得多。 相較於先前的評估管理管道所需的工作量，建立 LLM 指導評估的首次實施相對較快且容易。對於 LLM 指導的評估，我們只需要準備兩件事：用文字描述評估標準，並提供一些在提示範本中使用的範例。相對於建立自己的預訓練NLP 模型（或微調現有的NLP 模型）來用作評估器所需的工作量和資料收集量，使用LLM 完成這些任務更為高效
此外，LLM通常更敏感。這種敏感性可能帶來積極的方面，與預先訓練的NLP模型和先前討論的評估方法相比，LLM更能靈活地處理這些情況。然而，這種敏感性也可能導致LLM的評估結果變得非常不可預測。
正如我們之前討論的那樣，與其他評估方法相比，LLM 評估者更加敏感。將 LLM 作為評估器有許多不同的配置方法，根據所選的配置，其行為可能會有很大的差異。同時，另一個挑戰在於，如果評估涉及太多的推理步驟或需要同時處理太多的變量，LLM 評估者可能會陷入困境。
由於 LLM 的特性，其評估結果可能會受到不同配置和參數設定的影響。這意味著對 LLM 進行評估時，需要仔細選擇和配置模型，以確保其行為符合預期。不同的配置可能導致不同的輸出結果，因此評估者需要花費一定的時間和精力來調整和最佳化 LLM 的設置，以獲得準確和可靠的評估結果。
此外，當面對需要進行複雜推理或同時處理多個變數的評估任務時，評估者可能會面臨一些挑戰。這是因為 LLM 的推理能力在處理複雜情境時可能受限。 LLM 可能需要進行更多的努力來解決這些任務，以確保評估的準確性和可靠性。
Arthur Bench 是一個開源的評估工具，用於比較生成文本模型 (LLM) 的性能。它可以用於評估不同 LLM 模型、提示和超參數，並提供有關 LLM 在各種任務上的表現的詳細報告。
Arthur Bench 的主要功能包括：
#通常而言，Arthur Bench 工作流程主要涉及以下階段，具體詳細解析如下所示：
在此階段，我們需要明確我們的評估目標，Arthur Bench 支援多種評估任務，包括：
在此階段，主要工作為篩選評估對象。 Arthur Bench 支援多種 LLM 模型，涵蓋來自 OpenAI、Google AI、Microsoft 等知名機構的領先技術，如 GPT-3、LaMDA、Megatron-Turing NLG 等。我們可以根據研究需求選擇特定模型進行評估。
完成模型選擇後，接下來進行精細化調控工作。為了更精準地評估 LLM 效能，Arthur Bench 允許使用者配置提示和超參數。
透過精細化配置，我們可以深入探討 LLM 在不同參數設定下的表現差異，以獲得更具參考價值的評估結果。
最後一步，即藉助自動化流程進行任務評估。通常情況下，Arthur Bench 提供自動化評估流程，只需簡單配置即可執行評估任務。它將自動執行以下步驟：
作為快速、資料驅動的LLM 評估的關鍵，Arthur Bench 主要提供以下解決方案，具體涉及：
模型選擇和驗證是人工智慧領域中至關重要的關鍵步驟，對於確保模型的有效性和可靠性具有重要意義。在這個過程中，Arthur Bench 的角色非常關鍵。他的目標是為公司提供一個可靠的比較框架，透過使用一致的指標和評估方法，幫助他們在眾多大型語言模型(LLM)選項中做出明智的決策。
Arthur Bench 將運用他的專業知識和經驗來評估每個 LLM 選項，並確保使用一致的指標來比較它們的優勢和劣勢。他將綜合考慮諸如模型性能、準確性、速度、資源需求等因素，以確保公司能夠做出明智而明確的選擇。
透過使用一致的指標和評估方法，Arthur Bench 將為公司提供一個可靠的比較框架，使他們能夠全面評估每個 LLM 選項的優點和限制。這將使公司能夠做出明智的決策，以最大程度地利用人工智慧領域的快速發展，並確保他們的應用程式能夠獲得最佳的體驗效果。
在選擇人工智慧模型時，並非所有應用程式都需要最先進或最昂貴的大型語言模型(LLM)。在某些情況下，使用成本較低的人工智慧模型也可以滿足任務需求。
這種預算優化的方法可以幫助公司在有限的資源下做出明智的選擇。而不必追求最昂貴或最先進的模型，而是根據具體需求選擇合適的模型。較為經濟實惠的模型可能在某些方面的性能略低於最先進的 LLM，但對於一些簡單或標準的任務來說，Arthur Bench 仍然能夠提供滿足需求的解決方案。
此外，Arthur Bench 強調將模型引入內部可以更好地控制資料隱私。對於涉及敏感資料或隱私問題的應用程序，公司可能更傾向於使用自己內部訓練的模型，而不是依賴外部的第三方LLM。透過使用內部模型，公司可以更好地掌握資料的處理和存儲，更好地保護資料隱私。
學術基準是指在學術研究中建立的模型評估指標和方法。這些指標和方法通常是針對特定任務或領域的，能夠有效評估模型在該任務或領域的表現。
然而，學術基準並不總是能夠直接反映模型在現實世界中的表現。這是因為現實世界中的應用場景往往更加複雜，需要考慮更多因素，例如資料分佈、模型部署環境等。
Arthur Bench 可以幫助將學術基準轉化為現實世界的表現。 它透過以下方式實現這一目標：
作為一種快速、數據驅動的LLM 評估的關鍵，Arthur Bench 具有以下特性：
Arthur Bench 擁有一整套評分指標，涵蓋了從總結品質到使用者體驗的各個方面。他可以隨時利用這些評分指標來對不同的模型進行評估和比較。這些評分指標的綜合運用可以幫助他全面了解每個模型的優點和缺點。
這些評分指標的範圍非常廣泛，包括但不限於總結品質、準確性、流暢性、文法正確性、情境理解能力、邏輯連貫性等。 Arthur Bench 將根據這些指標對每個模型進行評估，並將結果整合為一個綜合評分，以輔助公司做出明智的決策。
此外，如果公司有特定的需求或關注點，Arthur Bench 還可以根據公司的要求創建和添加自訂的評分指標。這樣以便能夠更好地滿足公司的具體需求，並確保評估過程與公司的目標和標準相符。
對於那些喜歡本地部署和自主控制的用戶，可以從GitHub 儲存庫中獲取訪問權限，並將Arthur Bench 部署到自己的本地環境。這樣，大家可以完全掌握和控制 Arthur Bench 的運行，並根據自己的需求進行客製化和配置。
另一方面，對於那些更傾向於便利性和靈活性的用戶，也提供了基於雲端的 SaaS 產品。大家可以選擇註冊，透過雲端存取和使用 Arthur Bench。這種方式無需繁瑣的本地安裝和配置，而是能夠立即享受所提供的功能和服務。
Arthur Bench 作為一個開源項目，在透明性、可擴展性和社區協作等方面展現出其典型的開源特徵。這種開源性質為使用者提供了豐富的優勢和機會，使他們能夠更深入地了解專案的工作原理，並根據自身需求進行客製化和擴展。同時，Arthur Bench 的開放性也鼓勵使用者積極參與社群協作，與其他使用者共同合作和發展。這種開放式的合作模式有助於推動專案的不斷發展和創新，同時，也為用戶創造了更大的價值和機會。
總之，Arthur Bench 提供了一個開放且靈活的框架，使用戶能夠自訂評估指標，並且已經在金融領域中廣泛應用。與 Amazon Web Services 和 Cohere 的合作進一步推動了該框架的發展，鼓勵開發人員為 Bench 創建新的指標，為語言模型評估領域的進步做出貢獻。
Reference ：
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