نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) أصبحت أدوات لا غنى عنها للشركات، ولكن ضمان أن تكون مخرجاتها دقيقة وذات صلة وموثوقة يتطلب إطار تقييم متين. في هذه المقالة، سنستكشف النهج الأساسية لتقييم LLM، بما في ذلك التقييم البشري، والتقييم بمساعدة LLM، والتقنيات القائمة على الوظيفة، مع التعمق في كيفية تطبيق منظمات مثل Beam AI لهذه الطرق لتحسين أنظمتها الذكية.

1. التقييم البشري: الأساس لتقييم LLM

التقييم البشري هو الطريقة التقليدية لتقييم مخرجات LLM. وهو يتضمن أشخاص حقيقيين يقومون بمراجعة وتقييم استجابات النموذج بناءً على معايير محددة مسبقًا. إليك كيفية عمله:

• التقييم المستند إلى المرجع:

  يقارن المقيمون مخرج LLM بالمعيار أو الاستجابة المثالية. إذا تطابق المخرج مع المرجع، يتم وضع علامة عليه كصحيح؛ وإلا فإنه يتم الإشارة إليه. هذه الطريقة مباشرة ولكنها تعتمد بشكل كبير على جودة الحقيقة المرجعية.

• التقييم المستند إلى الدرجات:

  يقوم المقيمون بتخصيص نسبة مئوية (0-100٪) للمخرج بناءً على معايير محددة، مثل الوضوح والملاءمة أو الإبداع. هذه الطريقة مرنة ولكن يمكن أن تكون ذاتية.

• اختبار A/B:

  يُعطى المقيمون مخرجين ويُطلب منهم اختيار الأفضل. هذه الطريقة مفيدة لمقارنة النماذج المختلفة أو إصدارات نفس النموذج.

الإيجابيات:

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

• يوفر أساسًا لفهم مدى توافق النموذج مع توقعات البشر.

السلبيات:

• مستغرق للوقت ويتطلب الكثير من الموارد.

• يمكن أن تؤدي الذاتية إلى نتائج متضاربة.

2. التقييم بمساعدة LLM: أتمتة العملية

لمعالجة محدوديات التقييم البشري، تتجه العديد من المؤسسات إلى التقييم بمساعدة LLM. في هذا النهج، يقوم LLM بتقييم مخرج لآخر، مما يؤدي إلى أتمتة العملية وتقليل الحاجة إلى تدخل بشري.

كيفية العمل:

• يُعطى LLM المقيم المدخلات، السياق، ومخرج النموذج.

• يقوم بتقييم المخرج بناءً على معايير محددة مسبقًا، مثل الدقة والملاءمة ومدى وجود المعلومات المختلقة أو غير ذات الصلة.

• يقوم المقيم بإنشاء درجة ويقدم ملاحظات حول ما كان صحيحًا أو خاطئًا، مع اقتراحات للتحسين.

مثال:

في تطبيق مساعد السفر، يتحقق LLM المقيم مما إذا كانت الاستجابة تستخدم السياق المقدم (مثل مخزون الفنادق، تاريخ حجز المستخدم) للإجابة على الاستفسار. إذا كانت الاستجابة دقيقة وذات صلة بالسياق، تحصل على درجة عالية؛ وإلا يتم وضع علامة عليها للتحسين.

الإيجابيات:

• سكالبيليتي: يمكنه التعامل مع كميات كبيرة من البيانات بسرعة.

• اتساق: يوفر تقييمات موحدة بناءً على معايير محددة مسبقًا.

• موفر للتكاليف: يقلل من الحاجة إلى المقيمين البشريين.

السلبيات:

• خطر التحيز: إذا كان LLM المقيم به عيوب، فقد ينتج تقييمات غير دقيقة.

• التعقيد: يتطلب تصميم استفسارات ومعايير تقييم فعالة خبرة.

3. التقييم القائم على الوظيفة: نهج هجين

الجمع بين التقييم القائم على الوظيفة يجمع بين مزايا التقييم البشري والتقييم بمساعدة LLM. بدلاً من الاعتماد حصريًا على الذكاء الاصطناعي، يستخدم هذا النهج التعليمات البرمجية للتحقق من وجود عناصر محددة في المخرج، مثل الكلمات الرئيسية أو العبارات.

مثال:

إذا كان من المتوقع أن يحتوي المخرج على كلمة "تفاح"، يمكن كتابة وظيفة للتحقق من وجودها. هذه الطريقة مفيدة بشكل خاص لضمان أن المخرج يلبي متطلبات تقنية أو حقيقية محددة.

الإيجابيات:

• الدقة: دقيق للغاية للمعايير المحددة.

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

• الشفافية: عملية التقييم تكون أكثر شفافية لأنها تعتمد على الشفرة بدلاً من الأحكام الذاتية.

السلبيات:

• النطاق المحدود: فعال فقط للمعايير المحددة والواضحة.

• يتطلب معرفة تقنية لتنفيذه.

4. إطار تقييم Beam AI: مثال عملي

في Beam AI، تكون عملية التقييم مزيجًا من تقنيات التقييم بمساعدة LLM والتقنيات القائمة على الوظيفة. إليك كيفية عملها:

1. مدخلات البيانات ونموذج الاستفسار:

   يتم اختبار النموذج باستخدام مجموعة من الاستفسارات وبيانات الإدخال. يتم إنشاء المخرج بناءً على هذه المدخلات.

   

   
   

2. معايير التقييم:

   يتم تقييم المخرج وفقًا لمعايير محددة مسبقًا، مثل الدقة والملاءمة والاكتمال. يضمن نظام قائم على قائمة التحقق أن جميع المتطلبات قد تم تلبيتها.

   

   
   

3. التسجيل والتحسين:

   يقوم LLM المقيم بتخصيص درجة بين 0 و 100٪ ويقدم ملاحظات مفصلة حول ما كان صحيحًا أو خاطئًا. تُستخدم هذه الملاحظات لتحسين النموذج وتحسين أداء النموذج.

   
   

4. الإحصاءات والتقارير:

   تُنتج عملية التقييم إحصائيات تساعد في تتبع أداء النموذج بمرور الوقت. هذه المقاييس لا تُقدَّر بثمن من حيث التسويق وإظهار قدرات النموذج لأصحاب المصلحة.

   

5. أفضل الممارسات لتقييم LLM الفعال

• دمج طرق متعددة:

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

• حدد معايير واضحة:

  سواء كنت تستخدم مقيمين بشريين أو LLMs، فإن تحديد معايير واضحة أمر أساسي للتقييمات المتسقة والدقيقة.

• استفد من الأتمتة بحكمة:

  يمكن لأتمتة عملية التقييم أن توفر الوقت والموارد، لكن من المهم مراجعة وتحسين قوالب التقييم بانتظام للتأكد من فعاليتها المستمرة.

• تتبع مقاييس الأداء:

  يمكن أن يساعد جمع وتحليل الإحصائيات بمرور الوقت في تحديد الاتجاهات، وتحسين الاستفسارات، وإظهار قيمة النموذج لأصحاب المصلحة.

  

الختام

تقييم LLMs هو مهمة معقدة لكنها أساسية تتطلب مزيجًا من الخبرة البشرية والأدوات الآلية والمعايير الواضحة. من خلال استغلال تقنيات مثل التقييم البشري والتقييم بمساعدة LLM والتقييم القائم على الوظيفة، يمكن للمنظمات ضمان تقديم نماذجها لمخرجات دقيقة وذات صلة وموثوقة. في Beam AI، قمنا بتطوير إطار تقييم متين يجمع بين هذه النهج لتحسين نماذجنا باستمرار وتلبية احتياجات مستخدمينا.

سواء كنت تبدأ في تقييم LLM أو تبحث عن تحسين العملية الحالية، يمكن أن تساعدك هذه insights وأفضل الممارسات على بناء نظام تقييم أكثر فعالية وكفاءة.