В других местах есть много объяснений, здесь я хотел бы поделиться некоторыми примерами вопросов и возможных ответов в настройках интервью.

Как оценить производительность наших приложений LLM / LLM?

Вот несколько советов для читателей:

Для этой цели хорошо известны бенчмарк-задачи и метрики. Вот некоторые примеры показателей:

Количественные показатели:

  • Недоумение: недоумение измеряет, насколько хорошо языковая модель предсказывает образец текста. Меньшее недоумение указывает на лучшую производительность.
  • Оценка BLEU: BLEU, обычно используемый для машинного перевода, измеряет сходство между текстом, сгенерированным моделью, и исходным текстом человека.
  • Оценка ROUGE: ROUGE оценивает суммирование текста и измеряет совпадение между сводками, созданными на основе модели, и эталонными сводками.
  • Оценка F1. Для конкретных задач, таких как анализ настроений или распознавание именованных объектов, оценка F1 оценивает точность и полноту модели.
  • Точность и точность. Для задач классификации показатели точности и точности показывают, насколько хорошо модель классифицирует входные данные.

Однако они могут не применяться для вашего конкретного приложения LLM. Общее руководство таково:

Если вы знаете правильный ответ, вы можете определить эти показатели для LLM (например, некоторые из приведенных выше);

если вы не знаете правильный ответ… например, если правильный ответсубъективный, то основной метод, который мы используем в наборе инструментов, заключается в определении подсказка, которая спрашивает другую модель, является ли это хорошим ответом на вопрос или нет.

Небольшой визуал, объясняющий, что это значит:

Чтобы ознакомиться с подробным объяснением и видеоконтентом, смотрите оригинальный пост здесь!

Удачной практики!

Спасибо, что читаете мою рассылку. Вы можете подписаться на меня в Linkedin или Twitter @Angelina_Magr!

Примечание. Существуют разные точки зрения на вопрос интервью. Автор этого информационного бюллетеня не пытается найти ссылку, исчерпывающе отвечающую на вопрос. Скорее, автор хотел бы поделиться некоторыми быстрыми выводами и помочь читателям подумать, попрактиковаться и провести дополнительные исследования по мере необходимости.

Вы можете найти исходный пост на Substack здесь, включая источник контента.