Valutazione di modelli linguistici su larga scala nel in '26: oltre 10 metriche e metodi

La valutazione dei modelli linguistici di grandi dimensioni (ovvero la valutazione dei modelli linguistici di grandi dimensioni) è la valutazione multidimensionale di tali modelli . Una valutazione efficace è fondamentale per la selezione e l'ottimizzazione dei modelli linguistici di grandi dimensioni.

Le imprese hanno a disposizione una vasta gamma di modelli di base e relative varianti, ma il successo è incerto senza una misurazione precisa delle prestazioni. Per garantire i migliori risultati, è fondamentale individuare i metodi di valutazione più adatti, nonché i dati appropriati per la formazione e la valutazione.

Consulta le metriche e i metodi di valutazione, scopri come affrontare le problematiche dei modelli di valutazione attuali e trova soluzioni per mitigarle .

Per definizioni e riferimenti rapidi, consulta il glossario dei termini chiave .

Modelli e metriche principali per obiettivi specifici

Scopri i set di dati e le metriche più adatti ai tuoi obiettivi specifici:

5 passaggi per valutare i modelli LLM

1. Selezione del benchmark

Il benchmark migliore per utilizzare LLM è quello di completare le attività reali che dovrà affrontare in produzione. Tuttavia, a causa di problematiche come la riservatezza dei dati, potresti non avere accesso a un ampio set di attività. In tal caso, è meglio affidarsi ai benchmark.

Spesso, per valutare in modo esaustivo le prestazioni di un modello linguistico, è necessaria una combinazione di benchmark. Viene selezionato un insieme di attività di benchmark per coprire un'ampia gamma di problematiche legate al linguaggio.

Questi compiti possono includere la modellazione del linguaggio, il completamento del testo, l'analisi del sentiment , la risposta a domande, la sintesi, la traduzione automatica e altro ancora. I benchmark LLM dovrebbero rappresentare scenari reali e coprire diversi ambiti e complessità linguistiche. Abbiamo una classifica LLM con i risultati più recenti sia per i software LLM open source che per quelli proprietari.

Attenersi sempre agli stessi metodi di benchmarking e agli stessi set di dati può portare all'overfitting. Consigliamo di aggiornare i parametri di benchmarking e di valutazione per ottenere risultati generalizzabili. Alcuni dei set di dati di benchmarking più diffusi sono:

• MMLU-Pro perfeziona il dataset MMLU offrendo dieci opzioni per domanda, richiedendo un ragionamento più approfondito e riducendo il rumore grazie alla revisione di esperti. ¹
• GPQA presenta domande impegnative progettate da esperti del settore, validate in termini di difficoltà e veridicità, ed è accessibile solo tramite meccanismi di controllo per prevenire la contaminazione. ²
• MuSR consiste in problemi complessi generati algoritmicamente, che richiedono ai modelli di utilizzare il ragionamento e l'analisi del contesto a lungo raggio, con pochi modelli che ottengono risultati migliori di una scelta casuale. ³
• MATH è una raccolta di problemi di alto livello tipici delle competizioni scolastiche superiori, formattati in modo uniforme e incentrati sulle domande più difficili. ⁴
• IFEval verifica la capacità dei modelli di seguire istruzioni e formattazione esplicite utilizzando metriche di valutazione rigorose. ⁵
• BBH include 23 compiti impegnativi tratti dal dataset BigBench, che misurano metriche oggettive e la comprensione del linguaggio, e presenta una buona correlazione con le preferenze umane. ⁶
• HumanEval valuta le prestazioni di un LLM nella generazione di codice, concentrandosi in particolare sulla sua correttezza funzionale. ⁷
• TruthfulQA affronta i problemi di allucinazione misurando la capacità di un LLM di generare risposte veritiere. ⁸
• General Language Understanding Evaluation (GLUE) e SuperGLUE testano le prestazioni dei modelli di elaborazione del linguaggio naturale (NLP), in particolare per le attività di comprensione del linguaggio. ⁹

Tra i principali risultati della ricerca figurano anche la necessità di un migliore benchmarking, di una maggiore collaborazione e di una maggiore innovazione per ampliare i limiti delle capacità dei LLM.

2. Preparazione del set di dati

È accettabile utilizzare set di dati personalizzati o open-source. Il punto fondamentale è che il set di dati sia sufficientemente recente da non essere stato ancora utilizzato per l'addestramento dei modelli lineari latenti (LLM).

Per ogni attività di benchmark vengono preparati set di dati curati, inclusi set di addestramento , validazione e test. Questi set di dati devono essere sufficientemente ampi da cogliere le variazioni nell'uso del linguaggio, le sfumature specifiche del dominio e i potenziali pregiudizi. Un'attenta curatela dei dati è essenziale per garantire una valutazione di alta qualità e imparziale.

3. Addestramento e messa a punto del modello

I modelli addestrati come modelli linguistici su larga scala (LLM) vengono sottoposti a una messa a punto per migliorare le prestazioni specifiche del compito. Il processo inizia in genere con un pre-addestramento su grandi fonti di testo come Wikipedia o Common Crawl, consentendo al modello di apprendere schemi e strutture linguistiche, che costituiscono la base per la codifica generativa dell'IA e la generazione di testo simile a quello umano.

Dopo il pre-addestramento, i modelli lineari linguistici (LLM) vengono ottimizzati su specifici dataset di riferimento per migliorare le prestazioni in attività come la traduzione o la sintesi. Questi modelli variano in dimensioni, da piccoli a grandi, e utilizzano architetture basate su transformer. Spesso vengono impiegati metodi di addestramento alternativi per potenziarne le capacità.

4. Valutazione del modello

I modelli LLM addestrati o ottimizzati vengono valutati sui compiti di riferimento utilizzando le metriche di valutazione predefinite. Le prestazioni dei modelli vengono misurate in base alla loro capacità di generare risposte accurate, coerenti e contestualmente appropriate per ciascun compito. I risultati della valutazione forniscono informazioni sui punti di forza, di debolezza e sulle prestazioni relative dei modelli LLM.

5. Analisi comparativa

I risultati della valutazione vengono analizzati per confrontare le prestazioni dei diversi modelli LLM su ciascun compito di riferimento. I modelli vengono classificati in base alle loro prestazioni complessive o a metriche specifiche del compito. L'analisi comparativa consente a ricercatori e professionisti di identificare i modelli all'avanguardia, monitorare i progressi nel tempo e comprendere i punti di forza relativi dei diversi modelli per compiti specifici.

Figura 1: Classifica dei 10 migliori modelli linguistici di grandi dimensioni in base alle loro metriche di prestazione. ¹⁰

metriche di valutazione

La scelta di un metodo di benchmarking e delle metriche di valutazione per definire i criteri di valutazione complessivi in base all'uso previsto del modello sono compiti pressoché simultanei. Per la valutazione vengono utilizzate numerose metriche.

Questi particolari metodi di misurazione, quantitativi o qualitativi, valutano determinate sfaccettature delle prestazioni dei modelli di apprendimento basati sulla conoscenza (LLM). Con diversi gradi di connessione alle valutazioni umane, offrono punteggi numerici o categoriali che possono essere monitorati nel tempo e confrontati tra i vari modelli.

Indicatori generali di prestazione

• L'accuratezza è la percentuale di risposte corrette in compiti binari.
• Il recall rappresenta il numero effettivo di veri positivi rispetto a quelli di falsi positivi nelle risposte LLM.
• Il punteggio F1 combina accuratezza e richiamo in un'unica metrica. I punteggi F1 variano da 0 a 1, dove 1 indica un richiamo e una precisione eccellenti.
• La latenza rappresenta l' efficienza e la velocità del modello.
• La tossicità indica l'immunità del modello a contenuti dannosi o offensivi negli output.
• Il sistema di punteggio Elo per i modelli di intelligenza artificiale classifica i modelli linguistici in base alle prestazioni competitive in compiti condivisi, in modo simile a come vengono classificati i giocatori di scacchi. I modelli competono generando output per gli stessi compiti e i punteggi vengono aggiornati man mano che vengono introdotti nuovi modelli o compiti.

metriche di performance dell'agente

È probabile che gli agenti diventino i casi d'uso più comuni degli LLM. Pertanto, valutare gli LLM mentre sono in funzione degli agenti sta diventando sempre più importante:

Tasso di successo per attività end-to-end (ad esempio, identificare tutti i professionisti della crescita nelle aziende che corrispondono al nostro profilo ICP)

Accuratezza nell'utilizzo degli strumenti: con quale frequenza il modello chiama l'API corretta con i parametri corretti.

Sicurezza dell'agente : con quale frequenza l'agente ha intrapreso azioni dannose, come la cancellazione di un file, nel tentativo di risolvere un'attività.

metriche specifiche del testo

• Coherence è il punteggio del flusso logico e della coerenza del testo generato.
• Le misure di diversità valutano la varietà e l'unicità delle risposte generate. Ciò implica l'analisi di metriche come la diversità degli n-grammi o la misurazione della similarità semantica tra le risposte generate. Punteggi di diversità più elevati indicano output più diversificati e unici.
• Perplexity è una misura utilizzata per valutare le prestazioni dei modelli linguistici. Quantifica quanto bene il modello predice un campione di testo. Valori di perplessità inferiori indicano prestazioni migliori.

Figura 2: Esempi di valutazione della perplessità.

• BLEU (Bilingual Evaluation Understudy) è una metrica utilizzata nelle attività di traduzione automatica. Confronta l'output generato con una o più traduzioni di riferimento e ne misura la somiglianza. I punteggi BLEU vanno da 0 a 1, dove punteggi più alti indicano prestazioni migliori.

• ROUGE (Recall-Oriented Understudy for Gissing Evaluation) è un insieme di metriche utilizzate per valutare la qualità dei riassunti. Confronta il riassunto generato con uno o più riassunti di riferimento e calcola i punteggi di precisione, richiamo e F1 (Figura 3). I punteggi ROUGE forniscono informazioni sulle capacità di generazione di riassunti del modello linguistico.

Figura 3: Un esempio di processo di valutazione ROUGE. ¹¹

I parametri di valutazione possono essere definiti da un modello o da una persona. Entrambi i metodi presentano vantaggi e casi d'uso specifici:

LLM che valuta gli LLM

L'LLM valuta la qualità dei propri prodotti attraverso un esame noto come LLM-as-a-judge. Questo può comportare il confronto del testo generato dal modello con dati reali o la misurazione dei risultati tramite metriche statistiche come l'accuratezza e il punteggio F1.

LLM-as-a-judge offre alle aziende un'elevata efficienza, consentendo di valutare rapidamente milioni di output a una frazione del costo della revisione umana. È ideale per implementazioni su larga scala, dove velocità e ottimizzazione delle risorse sono fattori cruciali per il successo, in quanto è in grado di valutare contenuti tecnici anche in situazioni in cui è difficile reperire revisori qualificati, permette un monitoraggio continuo della qualità dei sistemi di intelligenza artificiale e produce risultati ripetibili e validi in tutti i cicli di valutazione.

Valutazione con intervento umano

Il processo di valutazione prevede il coinvolgimento di valutatori umani che valutano la qualità dell'output del modello linguistico. Questi valutatori assegnano un punteggio alle risposte generate in base a diversi criteri: pertinenza, fluidità, coerenza e qualità complessiva. Questo approccio offre un feedback soggettivo sulle prestazioni del modello.

La valutazione umana rimane fondamentale per le applicazioni aziendali ad alto rischio, dove gli errori potrebbero causare gravi danni alle attività o alla reputazione dell'azienda. I revisori umani sono particolarmente abili nell'individuare problemi sottili, legati al contesto culturale, alle implicazioni etiche e all'utilità pratica, che i sistemi automatizzati spesso trascurano. Inoltre, soddisfano i requisiti normativi per la supervisione umana in settori sensibili come quello sanitario, finanziario e dei servizi legali.

Strumenti e modelli di valutazione per i Master in Lettere e Scienze Umanistiche (LLM)

La valutazione LLM può essere eseguita in due modi: è possibile condurla autonomamente utilizzando framework open-source o commerciali, oppure valori precalcolati da benchmark o risultati provenienti da framework open-source dei modelli di base.

Framework open-source

Quadri di valutazione completi

I framework di valutazione completi sono sistemi integrati che forniscono una varietà di metriche e tecniche di valutazione in un ambiente di test unificato. Solitamente offrono benchmark definiti, suite di test e sistemi di reporting per valutare i modelli di apprendimento basati su entità (LLM) in una vasta gamma di capacità e dimensioni.

• LEval (Language Model Evaluation) è un framework per la valutazione dei modelli linguistici basati sull'apprendimento (LLM) in termini di comprensione del contesto a lungo termine. ¹² LEval è una suite di benchmark composta da 411 domande suddivise in otto attività, con contesti che vanno da 5.000 a 200.000 token. Valuta le prestazioni dei modelli nel recupero di informazioni e nel ragionamento con documenti lunghi. La suite include attività come la sintesi accademica, la generazione di documenti tecnici e la coerenza di dialoghi a più turni, consentendo ai ricercatori di testare i modelli su applicazioni pratiche anziché su compiti linguistici isolati.
• Prometheus è un framework open-source che utilizza modelli di apprendimento per rinforzo (LLM) come giudici, con strategie di suggerimento sistematiche. ¹³ È progettato per produrre punteggi di valutazione in linea con le preferenze e il giudizio umani.

Approcci di test

Gli approcci di test sono tecniche metodologiche per organizzare e condurre valutazioni che non dipendono da metriche o strumenti specifici. Essi specificano disegni sperimentali, tecniche di campionamento e filosofie di test applicabili a diversi contesti.

• I flussi di lavoro di valutazione DAG (Deep Acyclic Graph) utilizzano grafi aciclici diretti per rappresentare le pipeline di valutazione, sebbene non si tratti di uno strumento di valutazione specifico.
• Il test dinamico con prompt valuta i modelli esponendoli a scenari reali in continua evoluzione che simulano l'interazione dell'utente. Questo metodo valuta come i modelli rispondono a query complesse e multilivello e a prompt ambigui.
• Il framework di benchmarking per l'efficienza energetica e hardware misura il consumo energetico e l'efficienza computazionale dei modelli durante le fasi di addestramento e inferenza. Si concentra su metriche di sostenibilità, come le emissioni di carbonio e il consumo energetico.

Piattaforme di valutazione commerciale

Le piattaforme di valutazione commerciali sono soluzioni fornite da terze parti con funzionalità di conformità, integrazione con pipeline MLOps e interfacce intuitive, pensate per casi d'uso aziendali. Spesso includono funzionalità di monitoraggio e rappresentano un compromesso tra profondità tecnica e accessibilità per gli utenti non tecnici.

• DeepEval (Confident AI) è un framework di test orientato agli sviluppatori che aiuta a valutare le applicazioni LLM utilizzando metriche predefinite per accuratezza, bias e prestazioni. Si interfaccia con le pipeline CI/CD per i test automatizzati.
• Azure AI Studio Evaluation (Microsoft) offre strumenti di valutazione integrati per confrontare diversi modelli e prompt, con tracciamento automatico delle metriche e funzionalità di raccolta del feedback umano.
• Prompt Flow (Microsoft) è uno strumento di sviluppo per la creazione, la valutazione e la distribuzione di applicazioni LLM. Le sue funzionalità di valutazione integrate consentono di effettuare test sistematici su modelli e prompt.
• LangSmith (LangChain) è una piattaforma per il debug, il test e il monitoraggio di applicazioni LLM, con funzionalità per il confronto di modelli e la tracciatura dei percorsi di esecuzione.
• TruLens (TruEra) è un toolkit open-source per la valutazione e la spiegazione delle applicazioni LLM, con funzionalità per il monitoraggio delle allucinazioni, della rilevanza e della concretezza.
• Vertex AI Studio (Google) fornisce strumenti per testare e valutare gli output dei modelli, con metriche automatiche e funzionalità di valutazione umana all'interno dell'ecosistema di intelligenza artificiale di Google.
• Amazon Bedrock include funzionalità di valutazione per i modelli di base, consentendo agli sviluppatori di testare e confrontare diversi modelli prima della distribuzione.
• Parea AI è una piattaforma per la valutazione e il monitoraggio delle applicazioni LLM, con particolare attenzione alla qualità dei dati e alle prestazioni del modello.

Parametri di riferimento pre-valutati

I benchmark pre-valutati forniscono informazioni preziose utilizzando metriche specifiche, risultando particolarmente utili per le analisi basate su metriche. Il nostro sito web offre benchmark per i modelli più diffusi, aiutandoti a valutare le prestazioni in modo efficace. Tra i benchmark principali figurano:

• Allucinazione – Valuta l'accuratezza e la coerenza fattuale del contenuto generato.
• Programmazione AI – Misura la capacità di programmazione, la correttezza e l'esecuzione.
• Ragionamento basato sull'IA : valuta le capacità di inferenza logica e di risoluzione dei problemi.

Inoltre, la classifica OpenLLM offre un sistema di benchmarking in tempo reale che valuta i modelli su dataset disponibili pubblicamente. Aggrega i punteggi ottenuti in attività come la traduzione automatica, la sintesi di testi e la risposta a domande, fornendo un confronto dinamico e aggiornato delle prestazioni dei modelli.

Casi d'uso di valutazione

1. Valutazione delle prestazioni

Si consideri un'azienda che deve scegliere tra diversi modelli per il suo modello generativo aziendale di base. Questi modelli di linguaggio naturale (LLM) devono essere valutati per stabilire quanto bene generano testo e rispondono all'input. I parametri di valutazione delle prestazioni possono includere accuratezza , fluidità , coerenza e pertinenza tematica .

Con l'avvento di modelli multimodali di grandi dimensioni , le aziende possono anche valutare modelli che elaborano e generano più tipi di dati, come immagini , testo e audio , ampliando la portata e le capacità dell'intelligenza artificiale generativa .

2. Confronto tra modelli

Un'azienda può aver perfezionato un modello per ottenere prestazioni superiori in attività specifiche del proprio settore. Un quadro di valutazione aiuta ricercatori e professionisti a confrontare i modelli di apprendimento basati su entità (LLM) e a misurarne i progressi, consentendo loro di selezionare il modello più appropriato per una determinata applicazione. La capacità della valutazione degli LLM di individuare aree di sviluppo e opportunità per colmare le lacune potrebbe tradursi in una migliore esperienza utente, minori rischi e persino un possibile vantaggio competitivo.

3. Individuazione e mitigazione dei pregiudizi

I modelli lineari latenti (LLM) possono presentare distorsioni nei dati di addestramento, che possono portare alla diffusione di informazioni errate, rappresentando uno dei rischi associati all'intelligenza artificiale generativa . Un quadro di valutazione completo aiuta a identificare e misurare le distorsioni negli output degli LLM, consentendo ai ricercatori di sviluppare strategie per il rilevamento e la mitigazione delle distorsioni.

4. Soddisfazione e fiducia dell'utente

La valutazione della soddisfazione e della fiducia degli utenti è fondamentale per testare i modelli di linguaggio generativo. Pertinenza, coerenza e diversità vengono valutate per garantire che i modelli corrispondano alle aspettative degli utenti e ispirino fiducia. Questo quadro di valutazione aiuta a comprendere il livello di soddisfazione e fiducia degli utenti nelle risposte generate dai modelli.

5. Valutazione dei sistemi RAG

La valutazione LLM può essere utilizzata per valutare la qualità delle risposte generate dai sistemi di generazione aumentata tramite recupero (RAG) . Diversi set di dati possono essere utilizzati per verificare l'accuratezza delle risposte.

Quali sono le sfide più comuni relative ai metodi di valutazione LLM esistenti?

Sebbene i metodi di valutazione esistenti per i modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) forniscano informazioni preziose, sono imperfetti. I problemi più comuni ad essi associati sono:

Sovradimensionamento

Scale AI ha scoperto che alcuni modelli lineari latenti (LLM) presentano overfitting nei benchmark di intelligenza artificiale più diffusi. Hanno quindi creato GSM1k, una versione ridotta del benchmark GSM8k per i test matematici. Gli LLM hanno ottenuto risultati peggiori su GSM1k rispetto a GSM8k, indicando una mancanza di reale comprensione. Questi risultati suggeriscono che gli attuali metodi di valutazione dell'IA potrebbero essere fuorvianti a causa dell'overfitting, sottolineando la necessità di metodi di test aggiuntivi, come GSM1k.

Mancanza di metriche diversificate

Le tecniche di valutazione utilizzate oggi per i modelli di apprendimento basati su logiche (LLM) spesso non colgono l'intera gamma di diversità e innovazione dei risultati. L'importanza cruciale di produrre risposte diverse e creative viene talvolta trascurata dalle metriche tradizionali che enfatizzano l'accuratezza e la pertinenza. La ricerca sul problema della valutazione della diversità nei risultati degli LLM è tuttora in corso. Sebbene la perplessità misuri la capacità di un modello di anticipare il testo, ignora elementi cruciali come la coerenza, la consapevolezza contestuale e la pertinenza. Pertanto, basarsi solo sull'ambiguità non può offrire una valutazione completa della reale qualità di un LLM.

Soggettività e costi elevati delle valutazioni umane

La valutazione umana è un metodo prezioso per valutare i risultati di modelli linguistici su larga scala (LLM). Tuttavia, può essere soggettiva, soggetta a pregiudizi e significativamente più costosa rispetto alle valutazioni automatizzate. Valutatori umani diversi possono avere opinioni differenti e i criteri di valutazione possono mancare di coerenza. Inoltre, la valutazione umana può essere dispendiosa in termini di tempo e denaro, soprattutto per valutazioni su larga scala. Spesso i valutatori non concordano quando valutano aspetti soggettivi, come l'utilità o la creatività, il che rende difficile stabilire un punto di riferimento affidabile per la valutazione.

Pregiudizi nelle valutazioni automatizzate

Le valutazioni LLM sono soggette a distorsioni prevedibili. Abbiamo fornito un esempio per ciascuna distorsione, ma sono possibili anche i casi opposti (ad esempio, alcuni modelli possono favorire gli ultimi elementi).

• Pregiudizio d'ordine : vengono privilegiati i primi elementi.
• La compassione svanisce : si preferiscono i nomi alle parole in codice anonime.
• Pregiudizio dell'ego : vengono favorite le risposte simili
• Bias di salienza : si preferiscono le risposte più lunghe
• Effetto carrozzone : si preferisce l'opinione della maggioranza.
• Bias attentivo : si preferisce condividere informazioni più irrilevanti.

Dati di riferimento limitati

Alcuni metodi di valutazione, come BLEU o ROUGE, richiedono dati di riferimento per il confronto. Tuttavia, ottenere dati di riferimento di alta qualità può essere difficile, soprattutto quando esistono molteplici risposte accettabili o in compiti aperti. Dati di riferimento limitati o distorti potrebbero non cogliere l'intera gamma di risultati accettabili del modello.

Generalizzazione a scenari del mondo reale

I metodi di valutazione si concentrano in genere su specifici set di dati di riferimento o su compiti che non riflettono appieno le sfide delle applicazioni reali. La valutazione di set di dati controllati potrebbe non essere generalizzabile a contesti diversi e dinamici in cui vengono implementati i modelli di apprendimento basati su logica (LLM).

Attacchi avversari

I modelli lineari lineari (LLM) possono essere vulnerabili ad attacchi avversari, come la manipolazione delle previsioni del modello e l'avvelenamento dei dati, in cui input attentamente elaborati possono indurre in errore o ingannare il modello. I metodi di valutazione esistenti spesso non tengono conto di tali attacchi e la valutazione della robustezza rimane un'area di ricerca attiva.

Oltre a queste problematiche, i modelli di intelligenza artificiale generativa aziendali potrebbero incontrare difficoltà di natura legale ed etica , con possibili ripercussioni sui modelli di business basati sulla leadership (LLM) nella vostra azienda.

Complessità e costi della valutazione multidimensionale

I modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) devono essere valutati in base a diverse dimensioni, come l'accuratezza fattuale, la tossicità e la presenza di pregiudizi. Ciò spesso implica dei compromessi, rendendo difficile lo sviluppo di sistemi di punteggio unificati. Una valutazione approfondita di questi modelli su più dimensioni e set di dati richiede notevoli risorse computazionali, il che può limitare l'accesso per le organizzazioni più piccole.

Le migliori pratiche per superare i problemi dei metodi di valutazione LLM

Ricercatori e professionisti stanno esplorando diversi approcci e strategie per affrontare i problemi relativi ai metodi di valutazione delle prestazioni dei modelli linguistici di grandi dimensioni. Potrebbe risultare eccessivamente costoso applicare tutti questi approcci a ogni progetto, ma la conoscenza di queste best practice può migliorare il successo dei progetti LLM.

Dati di addestramento noti

Sfrutta i modelli di base che condividono i propri dati di addestramento per prevenire la contaminazione.

Metriche di valutazione multiple

Anziché basarsi esclusivamente sulla perplessità, è opportuno integrare diverse metriche di valutazione per una valutazione più completa delle prestazioni del modello LLM. Metriche come queste possono cogliere meglio i diversi aspetti della qualità del modello:

• Fluidità
• Coherence
• Rilevanza
• Diversità
• Comprensione del contesto

Valutazione umana potenziata

Linee guida chiare e criteri standardizzati possono migliorare la coerenza e l'obiettività della valutazione umana. L'utilizzo di più giudici umani e l'esecuzione di verifiche di affidabilità inter-rater possono contribuire a ridurre la soggettività. Inoltre, la valutazione tramite crowdsourcing può fornire diverse prospettive e valutazioni su larga scala.

Dati di riferimento diversificati

Creare dati di riferimento diversificati e rappresentativi permette di valutare al meglio i risultati dei modelli di apprendimento-lavoro (LLM). La creazione di set di dati che coprano un'ampia gamma di risposte accettabili, l'incoraggiamento al contributo da diverse fonti e la considerazione di vari contesti possono migliorare la qualità e la copertura dei dati di riferimento.

Incorporazione di metriche multiple

Incoraggiare la generazione di risposte diversificate e valutare l'unicità del testo generato attraverso metodi come la diversità degli n-grammi o le misurazioni della similarità semantica.

Valutazione nel mondo reale

L'integrazione dei metodi di valutazione con scenari e compiti reali può migliorare la generalizzazione delle prestazioni dei modelli lineari basati su modelli (LLM). L'utilizzo di set di dati di valutazione specifici per dominio o settore può fornire una valutazione più realistica delle capacità del modello.

Valutazione della robustezza

La valutazione della robustezza dei modelli lineari latenti (LLM) contro gli attacchi avversari è un'area di ricerca in continua evoluzione. Lo sviluppo di metodi di valutazione che testino la resilienza del modello a diversi input e scenari avversari può migliorare la sicurezza e l'affidabilità degli LLM.

Sfrutta LLMops

LLMOps , una branca specializzata di MLOps , si dedica allo sviluppo e al miglioramento dei LLM. L'utilizzo di LLM per testare e personalizzare i vostri LLM aziendali non solo consente di risparmiare tempo, ma riduce anche al minimo gli errori.

Esempi pratici di valutazione LLM

Diverse organizzazioni hanno condiviso le loro esperienze pratiche in merito alla valutazione dei LLM:

Considerazioni etiche nella valutazione dei LLM

Sebbene le metriche di performance e il benchmarking siano cruciali, le imprese devono anche considerare le implicazioni etiche della valutazione dei modelli di leadership di apprendimento (LLM). Queste includono:

• Equità: i modelli possono produrre risultati distorti che riflettono problematiche sistemiche presenti nei dati di addestramento. I quadri di valutazione dovrebbero misurare la distorsione in base a dati demografici, contesti e applicazioni.
• Trasparenza: documentare in modo chiaro i set di dati, i criteri di valutazione e i limiti del modello aumenta la fiducia e la responsabilità.
• Responsabilità: le imprese che implementano modelli di apprendimento basati sulla giurisprudenza (LLM) devono garantire che i loro processi di valutazione siano conformi ai quadri giuridici e normativi pertinenti, in particolare nei settori sanitario , finanziario e governativo .
• Implementazione responsabile : le valutazioni dovrebbero misurare non solo l'accuratezza, ma anche l'impatto sociale, la sicurezza e il potenziale di abuso. Ciò può includere attività di red teaming e test avversari per individuare i rischi.

Integrando considerazioni etiche nei sistemi di valutazione, le organizzazioni possono mitigare i rischi per la reputazione, garantire la conformità e promuovere la fiducia degli utenti.

Ultime tendenze nella valutazione dei LLM

La ricerca sulla valutazione dei LLM (Learning Management Leadership) si sta evolvendo rapidamente. Alcune tendenze degne di nota includono:

• Benchmaxxing : Modelli come Llama 4 sono stati sovradattati alle preferenze del pubblico in comunità come LMArena. Ciò è stato ottenuto inviando più modelli alla comunità e scegliendo quello più popolare. Il modello non è riuscito a fornire risultati soddisfacenti quando si tratta di attività reali. ¹⁴
• Valutazione multimodale: con l'espansione dei modelli oltre il testo, includendo immagini, audio e video, i framework di valutazione vengono estesi per testare la comprensione e la generazione multimodale.
• Creazione dinamica di benchmark: anziché utilizzare dataset statici che possono portare all'overfitting dei modelli, i ricercatori stanno sviluppando benchmark adattivi che si evolvono (ad esempio, suite di test specifiche per dominio generate automaticamente).
• LLM-as-a-judge 2.0: Strategie di suggerimento migliorate e valutazioni del flusso di pensiero consentono valutazioni automatizzate più affidabili e in linea con i giudizi umani.
• Benchmarking orientato al consumo energetico: i benchmark focalizzati sulla sostenibilità , che valutano il costo del carbonio e l'efficienza energetica, stanno guadagnando terreno.
• Framework di red teaming: i test avversariali sistematici stanno diventando parte integrante dei processi di valutazione, consentendo di misurare la robustezza contro manipolazioni e comportamenti non sicuri.

Cosa ne pensano i ricercatori più autorevoli delle valutazioni?

La fiducia nelle valutazioni, che non sono più in grado di valutare accuratamente le prestazioni dei modelli, sta venendo meno:

Glossario dei termini chiave

Per i lettori che non hanno familiarità con l'argomento, ecco un breve riepilogo dei principali parametri di valutazione:

• Perplexity: Una misura di quanto bene il modello predice il testo; un valore inferiore è migliore.
• BLEU (Bilingual Evaluation Understudy): Misura la sovrapposizione tra traduzioni automatiche e traduzioni umane.
• ROUGE (Recall-Oriented Understudy for Gisting Evaluation): confronta i riassunti generati automaticamente con i riferimenti scritti da esseri umani.
• Precisione: proporzione di risultati corretti rispetto al totale dei risultati.
• Richiamo: Capacità di recuperare i risultati rilevanti tra tutti i possibili risultati corretti.
• Punteggio F1: media armonica di accuratezza e richiamo.
• Coherence: Flusso logico e coerenza del testo generato.
• Diversità: Unicità e variabilità degli output del modello, spesso misurate con n-grammi o similarità semantica.
• Punteggio Elo: un sistema di classificazione competitivo adattato dagli scacchi per confrontare i modelli uno a uno.

FAQ

Per approfondire

Per saperne di più su ChatGPT e comprendere meglio i LLM, leggi:

• Trasformazione tramite IA: 6 strategie concrete per avere successo
• Casi d'uso, vantaggi e sfide di ChatGPT in ambito educativo.
• Come utilizzare ChatGPT per le aziende: le 40 migliori applicazioni
• GPT-5: Guida approfondita

Collegamenti di riferimento

1.

GitHub - TIGER-AI-Lab/MMLU-Pro: The code and data for "MMLU-Pro: A More Robust and Challenging Multi-Task Language Understanding Benchmark" [NeurIPS 2024] · GitHub

2.

GitHub - idavidrein/gpqa: GPQA: A Graduate-Level Google-Proof Q&A Benchmark · GitHub

3.

TAUR-Lab/MuSR · Datasets at Hugging Face

TAUR Lab at UT Austin

4.

GitHub - hendrycks/math: The MATH Dataset (NeurIPS 2021) · GitHub

5.

lm-evaluation-harness/lm_eval/tasks/ifeval/README.md at main · EleutherAI/lm-evaluation-harness · GitHub

6.

lukaemon/bbh · Datasets at Hugging Face

7.

GitHub - openai/human-eval: Code for the paper "Evaluating Large Language Models Trained on Code" · GitHub

8.

domenicrosati/TruthfulQA · Datasets at Hugging Face

9.

aps/super_glue · Datasets at Hugging Face

10.

Open LLM Leaderboard - a Hugging Face Space by open-llm-leaderboard

Open LLM Leaderboard

11.

Introduction to Text Summarization with ROUGE Scores | Towards Data Science

Towards Data Science

12.

GitHub - OpenLMLab/LEval: [ACL'24 Outstanding] Data and code for L-Eval, a comprehensive long context language models evaluation benchmark · GitHub

13.

prometheus-eval/prometheus-13b-v1.0 · Hugging Face

14.

Arena.ai on X: "We've seen questions from the community about the latest release of Llama-4 on Arena. To ensure full transparency, we're releasing 2,000+ head-to-head battle results for public review. This includes user prompts, model responses, and user

Cem Dilmegani

Analista principale

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Cem è analista principale presso AIMultiple dal 2017. AIMultiple fornisce informazioni a centinaia di migliaia di aziende (secondo SimilarWeb), tra cui il 55% delle aziende Fortune 500, ogni mese. Il lavoro di Cem è stato citato da importanti pubblicazioni globali come Business Insider, Forbes, Washington Post, società globali come Deloitte e HPE, ONG come il World Economic Forum e organizzazioni sovranazionali come la Commissione Europea. È possibile consultare l'elenco di altre aziende e risorse autorevoli che hanno citato AIMultiple. Nel corso della sua carriera, Cem ha lavorato come consulente tecnologico, responsabile acquisti tecnologici e imprenditore nel settore tecnologico. Ha fornito consulenza alle aziende sulle loro decisioni tecnologiche presso McKinsey & Company e Altman Solon per oltre un decennio. Ha anche pubblicato un report di McKinsey sulla digitalizzazione. Ha guidato la strategia tecnologica e gli acquisti di un'azienda di telecomunicazioni, riportando direttamente al CEO. Ha inoltre guidato la crescita commerciale dell'azienda deep tech Hypatos, che ha raggiunto un fatturato annuo ricorrente a 7 cifre e una valutazione a 9 cifre partendo da zero in soli 2 anni. Il lavoro di Cem in Hypatos è stato oggetto di articoli su importanti pubblicazioni tecnologiche come TechCrunch e Business Insider. Cem partecipa regolarmente come relatore a conferenze internazionali di settore. Si è laureato in ingegneria informatica presso l'Università di Bogazici e ha conseguito un MBA presso la Columbia Business School.

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