Beherrschung der LLM-Bewertung: Techniken, Tools und Best Practices

Large Language Models (LLMs) sind zu unverzichtbaren Werkzeugen für Unternehmen geworden, aber die Sicherstellung, dass ihre Ergebnisse genau, relevant und zuverlässig sind, erfordert ein robustes Bewertungsrahmenwerk. In diesem Artikel werden wir die wichtigsten Ansätze zur Bewertung von LLMs untersuchen, einschließlich der menschlichen Bewertung, LLM-unterstützten Bewertung und funktionsbasierten Techniken und gleichzeitig darauf eingehen, wie Organisationen wie Beam AI diese Methoden implementieren, um ihre KI-Systeme zu optimieren.

1. Menschliche Bewertung: Die Grundlage der LLM-Bewertung

Die menschliche Bewertung ist die traditionelle Methode zur Bewertung von LLM-Ausgaben. Sie beinhaltet echte Menschen, die die Antworten des Modells basierend auf vordefinierten Kriterien überprüfen und bewerten. So funktioniert es:

• Referenzbasierte Bewertung:

  Bewertungen vergleichen die Ausgabe des LLMs mit einem Kriterium oder idealer Antwort. Wenn die Ausgabe mit der Referenz übereinstimmt, wird sie als korrekt markiert; andernfalls wird sie gekennzeichnet. Diese Methode ist einfach, aber stark von der Qualität der Grundwahrheit abhängig.

• Bewertungsbasierte Evaluation:

  Bewertungen vergeben eine prozentuale Punktzahl (0-100 %) für die Ausgabe basierend auf spezifischen Kriterien, wie Klarheit, Relevanz oder Kreativität. Diese Methode ist flexibel, kann jedoch subjektiv sein.

• A/B-Tests:

  Bewertungen erhalten zwei Ausgaben und sollen die bessere auswählen. Diese Methode ist nützlich, um verschiedene Modelle oder Versionen desselben Modells zu vergleichen.

Vorteile:

• Menschen können Nuancen erfassen, die automatisierte Systeme möglicherweise übersehen.

• Bietet eine Grundlage dafür, wie gut das Modell mit menschlichen Erwartungen übereinstimmt.

Nachteile:

• Zeitaufwendig und ressourcenintensiv.

• Subjektivität kann zu inkonsistenten Ergebnissen führen.

2. LLM-unterstützte Bewertung: Automatisierung des Prozesses

Um die Einschränkungen der menschlichen Bewertung zu überwinden, wenden sich viele Organisationen der LLM-unterstützten Bewertung zu. In diesem Ansatz bewertet ein LLM die Ausgabe eines anderen und automatisiert den Prozess, wodurch der Bedarf an menschlichen Eingriffen reduziert wird.

Wie es funktioniert:

• Dem Bewertungs-LLM wird die Eingabeaufforderung, Kontext und die Ausgabe des Modells gegeben.

• Es bewertet die Ausgabe basierend auf vordefinierten Kriterien, wie Genauigkeit, Relevanz und das Vorhandensein von Halluzinationen (d.h. erfundenen oder irrelevanten Informationen).

• Der Bewerter erstellt eine Bewertung und gibt Feedback dazu, was korrekt oder inkorrekt war, zusammen mit Verbesserungsvorschlägen.

Beispiel:

In einer Reiseassistenzanwendung überprüft das Bewertungs-LLM, ob die Antwort den bereitgestellten Kontext verwendet (z.B. Hotelinventar, Benutzerbuchungsverlauf), um die Anfrage zu beantworten. Wenn die Antwort genau und kontextuell relevant ist, erhält sie eine hohe Punktzahl; andernfalls wird sie zur Verbesserung markiert.

Vorteile:

• Skalierbar: Kann große Datenmengen schnell verarbeiten.

• Konsistent: Bietet einheitliche Bewertungen basierend auf vordefinierten Kriterien.

• Kosteneffizient: Reduziert den Bedarf an menschlichen Bewertern.

Nachteile:

• Risiko von Voreingenommenheit: Wenn das Bewertungs-LLM fehlerhaft ist, könnte es ungenaue Bewertungen produzieren.

• Komplexität: Das Entwerfen effektiver Bewertungsvorlagen und Kriterien erfordert Fachwissen.

3. Funktionsbasierte Bewertung: Ein hybrider Ansatz

Die funktionsbasierte Bewertung kombiniert die Stärken der menschlichen und LLM-unterstützten Bewertung. Anstatt sich ausschließlich auf KI zu verlassen, verwendet dieser Ansatz Code, um bestimmte Elemente in der Ausgabe wie Schlüsselwörter oder Phrasen zu überprüfen.

Beispiel:

Wenn erwartet wird, dass die Ausgabe das Wort „Äpfel“ enthält, kann eine Funktion geschrieben werden, um ihre Anwesenheit zu überprüfen. Diese Methode ist besonders nützlich, um sicherzustellen, dass die Ausgabe spezifischen technischen oder sachlichen Anforderungen entspricht.

Vorteile:

• Präzision: Sehr genau für spezifische Kriterien.

• Flexibilität: Kann angepasst werden, um eine breite Palette von Elementen zu überprüfen.

• Transparenz: Der Bewertungsprozess ist transparenter, da er auf Code statt auf subjektiven Urteilen beruht.

Nachteile:

• Begrenzter Umfang: Nur effektiv für spezifische, klar definierte Kriterien.

• Erfordert fachtechnische Expertise zur Umsetzung.

4. Beam AI's Bewertungsrahmen: Ein praktisches Beispiel

Bei Beam AI ist der Bewertungsprozess eine Mischung aus LLM-unterstützten und funktionsbasierten Techniken. So funktioniert es:

1. Eingabedaten und Eingabeaufforderungsvorlage:

   Das Modell wird mit einem Satz von Aufforderungen und Eingabedaten getestet. Die Ausgabe wird basierend auf diesen Eingaben generiert.

   

   
   

2. Bewertungskriterien:

   Die Ausgabe wird gegen vordefinierte Kriterien wie Genauigkeit, Relevanz und Vollständigkeit bewertet. Ein checklistenbasiertes System stellt sicher, dass alle Anforderungen erfüllt werden.

   

   
   

3. Bewertung und Optimierung:

   Das Bewertungs-LLM vergibt eine Bewertung zwischen 0 und 100 % und gibt detailliertes Feedback dazu, was korrekt oder inkorrekt war. Dieses Feedback wird zur Optimierung der Eingabeaufforderung und zur Verbesserung der Leistung des Modells genutzt.

   
   

4. Statistik und Berichterstattung:

   Der Bewertungsprozess erzeugt Statistiken, die helfen, die Leistung des Modells über die Zeit zu verfolgen. Diese Metriken sind von unschätzbarem Wert für das Marketing und zur Demonstration der Fähigkeiten des Modells gegenüber Interessengruppen.

   

5. Best Practices für effektive LLM-Bewertung

• Mehrere Methoden kombinieren:

  Verwenden Sie eine Mischung aus menschlicher, LLM-unterstützter und funktionsbasierter Bewertung, um ein umfassendes Verständnis der Leistung Ihres Modells zu erhalten.

• Klar definierte Kriterien festlegen:

  Unabhängig davon, ob Sie menschliche Bewerter oder LLMs verwenden, sind klar definierte Kriterien entscheidend für konsistente und genaue Bewertungen.

• Automatisierung weise nutzen:

  Die Automatisierung des Bewertungsprozesses kann Zeit und Ressourcen sparen, aber es ist wichtig, Ihre Bewertungsrahmen regelmäßig zu überprüfen und zu verfeinern, um sicherzustellen, dass sie wirksam bleiben.

• Leistungskennzahlen verfolgen:

  Die Erfassung und Analyse von Statistiken über die Zeit kann helfen, Trends zu identifizieren, Eingabeaufforderungen zu optimieren und den Wert Ihres Modells den Interessengruppen zu demonstrieren.

  

Fazit

Die Bewertung von LLMs ist eine komplexe, aber wesentliche Aufgabe, die eine Kombination aus menschlichem Fachwissen, automatisierten Werkzeugen und klaren Kriterien erfordert. Durch den Einsatz von Techniken wie menschlicher Bewertung, LLM-unterstützter Bewertung und funktionsbasierter Bewertung können Organisationen sicherstellen, dass ihre Modelle genaue, relevante und zuverlässige Ausgaben liefern. Bei Beam AI haben wir ein robustes Bewertungsrahmenwerk entwickelt, das diese Ansätze kombiniert, um unsere Modelle kontinuierlich zu verbessern und den Bedarf unserer Benutzer zu erfüllen.

Ob Sie gerade erst mit der LLM-Bewertung beginnen oder Ihren bestehenden Prozess verfeinern möchten, diese Einblicke und Best Practices können Ihnen helfen, ein wirkungsvolleres und effizienteres Bewertungssystem zu entwickeln.