إتقان تقييم النماذج اللغوية الكبيرة: التقنيات، الأدوات، وأفضل الممارسات

النماذج اللغوية الكبيرة (LLMs) أصبحت أدوات لا غنى عنها للشركات، ولكن لضمان أن تكون مخرجاتها دقيقة وذات صلة وموثوقة يتطلب إطار تقييم قوي. في هذه المقالة، سنستعرض النهج الأساسية لتقييم LLM، بما في ذلك التقييم البشري، والتقييم بمساعدة LLM، والتقنيات المستندة إلى الوظيفة، بينما نتعمق في كيفية قيام شركات مثل Beam AI بتطبيق هذه الأساليب لتحسين أنظمة الذكاء الاصطناعي لديها.

1. التقييم البشري: أساس تقييم LLM

التقييم البشري هو الطريقة التقليدية لتقييم مخرجات LLM. يتضمن أشخاصاً حقيقيين يقومون بمراجعة وتقييم استجابات النموذج بناءً على معايير محددة مسبقاً. إليكم كيف يعمل:

• التقييم المستند إلى المرجع:

  يقوم المقيمون بمقارنة مخرجات LLM بمعيار أو استجابة مثالية. إذا تطابقت المخرجات مع المرجع، يتم اعتبارها صحيحة؛ وإذا لم تتطابق، يتم وضع علامة عليها. هذه الطريقة بسيطة ولكنها تعتمد بشكل كبير على جودة الحقيقة الميدانية.

• التقييم المستند إلى الدرجات:

  يخصص المقيمون نسبة مئوية (0-100%) للمخرجات بناءً على معايير محددة مثل الوضوح، الملاءمة، أو الإبداع. هذه الطريقة مرنة ولكن يمكن أن تكون ذات طابع شخصي.

• اختبار A/B:

  يتم إعطاء المقيمين مخرجين ويطلب منهم اختيار الأفضل. هذه الطريقة مفيدة لمقارنة النماذج المختلفة أو إصدارات النموذج نفسه.

الإيجابيات:

• يمكن للبشر اكتشاف التفصيلات الدقيقة التي قد تفوتها الأنظمة الآلية.

• يوفر أساساً لفهم مدى توافق النموذج مع توقعات البشر.

السلبيات:

• يستغرق وقتاً طويلاً ويتطلب موارد مكثفة.

• يمكن أن تؤدي الذاتية إلى نتائج غير متناسقة.

2. التقييم بمساعدة LLM: أتمتة العملية

لمعالجة قيود التقييم البشري، تتجه العديد من المنظمات إلى التقييم بمساعدة LLM. في هذا النهج، يقوم LLM واحد بتقييم مخرجات آخر، مما يؤدي إلى أتمتة العملية وتقليص الحاجة إلى التدخل البشري.

كيف تعمل:

• يتم إعطاء المقييم LLM النص المطلوب والسياق ومخرجات النموذج.

• يقوم بتقييم المخرجات بناءً على معايير محددة مسبقًا، مثل الدقة والملاءمة ووجود الهلوسة (أي المعلومات المختلقة أو الغير ذات صلة).

• ينتج المقييم نتيجة ويقدم ملاحظات عن ما كان صحيحًا أو خاطئًا مع اقتراحات للتحسين.

مثال:

في تطبيق مساعد السفر، يتحقق المقييم LLM ما إذا كانت الاستجابة تستخدم السياق المقدم (مثل مخزون الفنادق، تاريخ حجز المستخدم) للإجابة على الاستفسار. إذا كانت الاستجابة دقيقة وملائمة سياقياً، تحصل على درجة عالية؛ وإذا لم تكن، يتم توجيهها للتحسين.

الإيجابيات:

• قابل للتطوير: يمكنه التعامل مع كميات كبيرة من البيانات بسرعة.

• متسق: يقدم تقييمات موحدة بناءً على معايير محددة مسبقًا.

• فعال من حيث التكلفة: يقلل الحاجة إلى المقيمين البشريين.

السلبيات:

• خطر التحيز: إذا كان المقييم LLM معيب، فقد ينتج تقييمات غير دقيقة.

• التعقيد: يتطلب تصميم نصوص ومعايير تقييم فعالة خبرة.

3. التقييم القائم على الوظائف: نهج هجين

الجمع بين مزايا التقييم البشري والتقييم بمساعدة LLM. بدلاً من الاعتماد فقط على الذكاء الاصطناعي، يستخدم هذا النهج الشفرات للتحقق من عناصر محددة في المخرجات، مثل الكلمات الرئيسية أو العبارات.

مثال:

إذا كان من المتوقع أن تحتوي المخرجات على كلمة “تفاح”، يمكن كتابة وظيفة للتحقق من وجودها. هذه الطريقة مفيدة بشكل خاص لضمان أن تلبية المخرجات متطلبات فنية أو واقعية محددة.

الإيجابيات:

• الدقة: دقيق جداً بالنسبة للمعايير المحددة.

• المرونة: يمكن تخصيصها للتحقق من مجموعة واسعة من العناصر.

• الشفافية: تكون عملية التقييم أكثر وضوحًا لأنها تعتمد على الشفرات بدلاً من الأحكام الذاتية.

السلبيات:

• نطاق محدود: يكون فعالًا فقط للمعايير المحددة والمحددة بشكل جيد.

• يتطلب خبرة تقنية في التنفيذ.

4. إطار التقييم الخاص بـ Beam AI: مثال عملي

في Beam AI، تتم عملية التقييم من خلال مزيج من التقنيات بمساعدة LLM والقائمة على الوظائف. إليكم كيف تعمل:

1. بيانات المدخلات وقالب النص المطلوب:

   يتم اختبار النموذج باستخدام مجموعة من النصوص والبيانات المدخلة. يتم إنشاء المخرجات بناءً على هذه المدخلات.

   

   
   

2. معايير التقييم:

   تُقيّم المخرجات بناءً على معايير محددة مسبقًا مثل الدقة والملاءمة والكمال. يضمن نظام قائم على قائمة التحقق تلبية جميع المتطلبات.

   

   
   

3. التحسين والتقييم:

   يُعطي المقييم LLM درجة بين 0 و100٪ ويقدم ملاحظات مفصلة حول ما كان صحيحًا أو خاطئًا. يتم استخدام هذه الملاحظات لتحسين النص المطلوب وتحسين أداء النموذج.

   
   

4. الإحصائيات والتقارير:

   تنتج عملية التقييم إحصائيات تساعد في تتبع أداء النموذج بمرور الوقت. هذه المقاييس لا تقدر بثمن للتسويق وإثبات قدرات النموذج لأصحاب المصلحة.

   

5. أفضل الممارسات لتقييم LLM الفعال

• اجمع بين طرق متعددة:

  استخدم مزيجًا من التقييم البشري، والتقييم بمساعدة LLM، والتقييم القائم على الوظائف للحصول على فهم شامل لأداء النموذج الخاص بك.

• قم بتحديد معايير واضحة:

  سواء كنت تستخدم مقيمين بشريين أو LLM، يعد وجود معايير محددة جيدًا أمرًا ضروريًا لتقييمات متناسقة ودقيقة.

• استخدم الأتمتة بعقلانية:

  يمكن أن يؤدي أتمتة عملية التقييم إلى توفير الوقت والموارد، ولكن من المهم مراجعة وتحسين قوالب التقييم بانتظام لضمان بقائها فعالة.

• تتبع مقاييس الأداء:

  يمكن أن يساعد جمع وتحليل الإحصائيات بمرور الوقت في تحديد الاتجاهات، تحسين النصوص، وإثبات قيمة النموذج الخاص بك لأصحاب المصلحة.

  

الخاتمة

تقييم LLM هو مهمة معقدة ولكنها ضرورية تتطلب مزيجًا من الخبرة البشرية والأدوات الآلية والمعايير الواضحة. من خلال الاستفادة من تقنيات مثل التقييم البشري، التقييم بمساعدة LLM، والتقييم القائم على الوظائف، يمكن للمنظمات التأكد من أن نماذجها تقدم مخرجات دقيقة وذات صلة وموثوقة. في Beam AI، قمنا بتطوير إطار تقييم قوي يجمع بين هذه الطرق لتحسين نماذجنا باستمرار وتلبية احتياجات مستخدمينا.

سواء كنت قد بدأت للتو بتقييم LLM أو تبحث عن تحسين عمليتك الحالية، يمكن أن تساعدك هذه الرؤى وأفضل الممارسات في بناء نظام تقييم أكثر فعالية وكفاءة.