in '26'te Büyük Ölçekli Dil Modellerinin Değerlendirilmesi: 10+ Ölçüt ve Yöntem

Büyük Dil Modeli değerlendirmesi (yani LLM değerlendirmesi), büyük dil modellerinin (LLM'lerin ) çok boyutlu değerlendirilmesidir. Etkin değerlendirme, LLM'lerin seçimi ve optimizasyonu için çok önemlidir.

İşletmelerin aralarından seçim yapabileceği çeşitli temel modeller ve bunların varyasyonları mevcuttur, ancak kesin performans ölçümü olmadan başarıya ulaşmak belirsizdir. En iyi sonuçları sağlamak için, en uygun değerlendirme yöntemlerinin yanı sıra eğitim ve değerlendirme için uygun verilerin belirlenmesi hayati önem taşır.

Değerlendirme ölçütlerini ve yöntemlerini, mevcut değerlendirme modellerindeki zorlukların nasıl ele alınacağını ve bunları hafifletmeye yönelik çözümleri inceleyin.

Hızlı tanımlar ve referanslar için, temel terimler sözlüğüne göz atın.

Belirli amaçlar için en iyi modeller ve ölçütler

Belirli hedeflerinize en uygun veri kümelerini ve ölçütleri inceleyin:

LLM'leri kıyaslamak için 5 adım

1. Kıyaslama ölçütü seçimi

LLM'nin üretimde karşılaşacağı gerçek hayattaki görevleri tamamlaması için en iyi kıyaslama ölçütü budur . Ancak, veri gizliliği gibi zorluklar nedeniyle, geniş bir görev kümesine erişiminiz olmayabilir. Bu durumda, kıyaslama ölçütlerine güvenmek en iyisidir.

Bir dil modelinin performansını kapsamlı bir şekilde değerlendirmek için genellikle çeşitli kıyaslama yöntemlerinin bir kombinasyonu gereklidir. Çok çeşitli dil ile ilgili zorlukları kapsayacak şekilde bir dizi kıyaslama görevi seçilmiştir.

Bu görevler arasında dil modelleme, metin tamamlama, duygu analizi , soru cevaplama, özetleme, makine çevirisi ve daha fazlası yer alabilir. LLM kıyaslama testleri gerçek dünya senaryolarını temsil etmeli ve çeşitli alanları ve dilsel karmaşıklıkları kapsamalıdır. Hem açık kaynaklı hem de tescilli LLM'ler için en son sonuçları içeren bir LLM liderlik tablomuz bulunmaktadır.

Aynı kıyaslama yöntemlerine ve veri kümelerine bağlı kalmak aşırı uyumlanmaya yol açabilir. Genelleştirilebilir sonuçlar elde etmek için kıyaslama ve değerlendirme ölçütlerinizi güncellemenizi öneririz. En popüler kıyaslama veri kümelerinden bazıları şunlardır:

• MMLU-Pro, her soru için on seçenek sunarak, daha fazla mantık yürütmeyi gerektirerek ve uzman incelemesi yoluyla gürültüyü azaltarak MMLU veri setini iyileştirir. ¹
• GPQA, alanında uzmanlar tarafından tasarlanmış, zorluk ve gerçeklik açısından doğrulanmış ve kirlenmeyi önlemek için yalnızca erişim kısıtlama mekanizmaları aracılığıyla erişilebilen zorlu sorular içermektedir. ²
• MuSR, modellerin akıl yürütme ve uzun menzilli bağlam ayrıştırma yeteneklerini kullanmasını gerektiren, algoritmik olarak oluşturulmuş karmaşık problemlerden oluşur ve rastgele sonuçlardan daha iyi performans gösteren model sayısı azdır. ³
• MATH, lise seviyesindeki zorlu yarışma sorularının derlendiği, tutarlılık sağlamak amacıyla biçimlendirilmiş ve en zor sorulara odaklanan bir kitaptır. ⁴
• IFEval, modellerin açık talimatları ve biçimlendirmeyi takip etme yeteneğini, değerlendirme için katı ölçütler kullanarak test eder. ⁵
• BBH, BigBench veri setinden 23 zorlu görevi içerir, nesnel ölçütleri ve dil anlama becerisini ölçer ve insan tercihleriyle iyi bir korelasyon gösterir. ⁶
• HumanEval, bir LLM'nin kod üretimindeki performansını, özellikle işlevsel doğruluğuna odaklanarak değerlendirir. ⁷
• TruthfulQA, bir LLM'nin doğru cevaplar üretme yeteneğini ölçerek yanılsama sorunlarını ele almaktadır. ⁸
• Genel Dil Anlama Değerlendirmesi (GLUE) ve SuperGLUE , özellikle dil anlama görevleri için doğal dil işleme (NLP) modellerinin performansını test eder. ⁹

Araştırmanın temel bulguları arasında, LLM yeteneklerinin sınırlarını zorlamak için daha iyi kıyaslama, iş birliği ve yeniliğe duyulan ihtiyaç da yer almaktadır.

2. Veri kümesi hazırlığı

Özel olarak hazırlanmış veya açık kaynaklı veri kümelerinin kullanılması kabul edilebilir. Önemli olan nokta, veri kümesinin, LLM'lerin henüz üzerinde eğitilmemiş olacak kadar güncel olmasıdır.

Her bir kıyaslama görevi için eğitim , doğrulama ve test setleri de dahil olmak üzere özenle hazırlanmış veri kümeleri oluşturulur. Bu veri kümeleri, dil kullanımındaki varyasyonları, alana özgü nüansları ve potansiyel önyargıları yakalayacak kadar büyük olmalıdır. Yüksek kaliteli ve tarafsız bir değerlendirme sağlamak için dikkatli veri düzenlemesi şarttır.

3. Model eğitimi ve ince ayar

Büyük dil modelleri (LLM) olarak eğitilen modeller, göreve özgü performansı iyileştirmek için ince ayardan geçer. Bu süreç tipik olarak Wikipedia veya Common Crawl gibi büyük metin kaynakları üzerinde ön eğitimle başlar ve modelin dil kalıplarını ve yapılarını öğrenmesini, üretken yapay zeka kodlaması için temel oluşturmasını ve insan benzeri metin üretmesini sağlar.

Ön eğitimden sonra, LLM'ler çeviri veya özetleme gibi görevlerde performansı artırmak için belirli kıyaslama veri kümeleri üzerinde ince ayar yapılır. Bu modeller küçükten büyüğe değişen boyutlardadır ve transformatör tabanlı tasarımlar kullanırlar. Yeteneklerini artırmak için genellikle alternatif eğitim yöntemleri kullanılır.

4. Model değerlendirmesi

Eğitilmiş veya ince ayar yapılmış LLM modelleri, önceden tanımlanmış değerlendirme ölçütleri kullanılarak kıyaslama görevleri üzerinde değerlendirilir. Modellerin performansı, her görev için doğru, tutarlı ve bağlamsal olarak uygun yanıtlar üretme yeteneklerine göre ölçülür. Değerlendirme sonuçları, LLM modellerinin güçlü yönleri, zayıf yönleri ve göreceli performansları hakkında fikir verir.

5. Karşılaştırmalı analiz

Değerlendirme sonuçları, her bir kıyaslama görevinde farklı LLM modellerinin performansını karşılaştırmak için analiz edilir. Modeller, genel performanslarına veya göreve özgü ölçütlere göre sıralanır. Karşılaştırmalı analiz, araştırmacıların ve uygulayıcıların en gelişmiş modelleri belirlemelerine, zaman içindeki ilerlemeyi izlemelerine ve belirli görevler için farklı modellerin göreceli güçlü yönlerini anlamalarına olanak tanır.

Şekil 1: Performans ölçütlerine göre farklı Büyük Dil Modellerinin ilk 10 sıralaması. ¹⁰

Değerlendirme ölçütleri

Modelin kullanım amacına göre genel değerlendirme kriterlerini belirlemek için bir kıyaslama yöntemi ve değerlendirme ölçütleri seçmek neredeyse eş zamanlı görevlerdir. Değerlendirme için çok sayıda ölçüt kullanılır.

Bu özel nicel veya nitel ölçüm yöntemleri, LLM performansının belirli yönlerini değerlendirir. İnsan değerlendirmeleriyle farklı derecelerde bağlantılı olan bu yöntemler, zaman içinde izlenebilen ve modeller arasında karşılaştırılabilen sayısal veya kategorik puanlar sunar.

Genel performans ölçütleri

• Doğruluk, ikili görevlerde doğru yanıtların yüzdesidir.
• Geri çağırma, LLM yanıtlarındaki gerçek pozitiflerin yanlış pozitiflere oranıdır.
• F1 puanı, doğruluk ve geri çağırma oranlarını tek bir ölçümde birleştirir. F1 puanları 0 ile 1 arasında değişir; 1 mükemmel geri çağırma ve hassasiyeti gösterir.
• Gecikme süresi, modelin verimliliği ve hızıdır.
• Toksisite, modelin çıktıdaki zararlı veya saldırgan içeriklere karşı bağışıklığını gösterir.
• Yapay zekâ modelleri için Elo derecelendirmeleri, tıpkı satranç oyuncularının sıralanmasına benzer şekilde, dil modellerini ortak görevlerdeki rekabetçi performanslarına göre sıralar. Modeller, aynı görevler için çıktı üreterek rekabet eder ve yeni modeller veya görevler eklendikçe derecelendirmeler güncellenir.

Ajan performans metrikleri

Ajanların, LLM'nin en yaygın kullanım örnekleri haline gelmesi muhtemeldir. Bu nedenle, LLM'lerin ajanları yönlendirirken değerlendirilmesi giderek daha önemli hale gelmektedir:

Uçtan uca görevlerin başarı oranı (örneğin, ideal müşteri profilimize uyan şirketlerdeki tüm büyüme uzmanlarını belirleme)

Araç Kullanım Doğruluğu: Modelin doğru parametrelerle doğru API'yi ne sıklıkla çağırdığı.

Ajan Güvenliği : Ajanın bir görevi çözmeye çalışırken dosya silme gibi zararlı eylemleri ne sıklıkla gerçekleştirdiği.

Metne özgü ölçümler

• Coherence , oluşturulan metnin mantıksal akışının ve tutarlılığının puanıdır.
• Çeşitlilik ölçütleri, üretilen yanıtların çeşitliliğini ve benzersizliğini değerlendirir. Bu, n-gram çeşitliliği gibi metriklerin analizini veya üretilen yanıtlar arasındaki anlamsal benzerliğin ölçülmesini içerir. Daha yüksek çeşitlilik puanları, daha çeşitli ve benzersiz çıktılar anlamına gelir.
• Perplexity, dil modellerinin performansını değerlendirmek için kullanılan bir ölçüdür. Modelin bir metin örneğini ne kadar iyi tahmin ettiğini nicel olarak ifade eder. Daha düşük şaşkınlık değerleri daha iyi performansı gösterir.

Şekil 2: Şaşkınlık değerlendirmesine örnekler.

• BLEU (Bilingual Evaluation Understudy), makine çevirisi görevlerinde kullanılan bir ölçümdür. Üretilen çıktıyı bir veya daha fazla referans çeviriyle karşılaştırır ve benzerliklerini ölçer. BLEU puanları 0 ile 1 arasında değişir; daha yüksek puanlar daha iyi performansı gösterir.

• ROUGE (Gissing Değerlendirmesi için Geri Çağırma Odaklı Alt Çalışma) , özetlerin kalitesini değerlendirmek için kullanılan bir dizi ölçümdür. Oluşturulan özeti bir veya daha fazla referans özetle karşılaştırır ve hassasiyet, geri çağırma ve F1 puanlarını hesaplar (Şekil 3). ROUGE puanları, dil modelinin özet oluşturma yetenekleri hakkında fikir verir.

Şekil 3: ROUGE değerlendirme sürecine bir örnek. ¹¹

Değerlendirme ölçütleri bir model veya bir insan tarafından değerlendirilebilir. Her ikisinin de kendine özgü avantajları ve kullanım alanları vardır:

LLM'leri değerlendiren LLM'ler

LLM, LLM-hakim olarak bilinen bir inceleme ile kendi ürünlerinin kalitesini değerlendirir. Bu, model tarafından oluşturulan metni gerçek verilerle karşılaştırmayı veya doğruluk ve F1 gibi istatistiksel ölçütlerle sonuçları ölçmeyi içerebilir.

LLM-hakem modeli, insan incelemesinin maliyetinin çok küçük bir kısmıyla milyonlarca çıktıyı hızlı bir şekilde değerlendirerek işletmelere yüksek verimlilik sağlar. Nitelikli inceleyicilerin bulunmasının zor olduğu durumlarda teknik içeriği değerlendirmede yeterli olması, yapay zeka sistemlerinin sürekli kalite izlemesine olanak tanıması ve değerlendirme döngüleri boyunca geçerliliğini koruyan tekrarlanabilir sonuçlar üretmesi nedeniyle, hız ve kaynak optimizasyonunun kritik başarı faktörleri olduğu büyük ölçekli uygulamalar için uygundur.

İnsan müdahalesiyle değerlendirme

Değerlendirme süreci, dil modelinin çıktı kalitesini değerlendiren insan değerlendiricilerin görevlendirilmesini içerir. Bu değerlendiriciler, üretilen yanıtları farklı kriterlere göre derecelendirir: alaka düzeyi, akıcılık, tutarlılık ve genel kalite. Bu yaklaşım, modelin performansı hakkında öznel geri bildirim sunar.

Hataların şirketin faaliyetlerine veya itibarına ciddi zararlar verebileceği yüksek riskli kurumsal uygulamalar için insan değerlendirmesi hala çok önemlidir. İnsan değerlendiriciler, otomatik sistemlerin sıklıkla gözden kaçırdığı kültürel bağlam, etik sonuçlar ve pratik fayda ile ilgili ince sorunları belirlemede mükemmeldir. Ayrıca sağlık, finans ve hukuk hizmetleri gibi hassas sektörlerde insan gözetimi için düzenleyici gereklilikleri de karşılarlar.

Yüksek lisans değerlendirme araçları ve çerçeveleri

LLM değerlendirmesi iki şekilde yapılabilir: Açık kaynaklı veya ticari çerçeveleri kullanarak kendiniz yapabilirsiniz veya temel modellerin açık kaynaklı çerçevelerinden elde edilen kıyaslama değerlerinden veya sonuçlardan önceden hesaplanmış değerleri kullanabilirsiniz.

Açık kaynaklı çerçeveler

Kapsamlı değerlendirme çerçeveleri

Kapsamlı değerlendirme çerçeveleri, birleşik bir test ortamında çeşitli ölçütler ve değerlendirme teknikleri sağlayan entegre sistemlerdir. Genellikle, çeşitli yetenekler ve boyutlar genelinde LLM'leri değerlendirmek için tanımlanmış kıyaslama ölçütleri, test paketleri ve raporlama sistemleri sunarlar.

• LEval (Dil Modeli Değerlendirmesi), uzun bağlamlı anlama konusunda dil modellerini değerlendirmek için kullanılan bir çerçevedir. ¹² LEval, 5.000 ila 200.000 kelime uzunluğundaki metinlerle sekiz farklı görevde 411 sorudan oluşan bir kıyaslama paketidir. Modellerin uzun belgelerle bilgi alma ve akıl yürütme performansını değerlendirir. Paket, akademik özetleme, teknik belge oluşturma ve çok turlu diyalog tutarlılığı gibi görevleri içererek araştırmacıların modelleri izole dilbilimsel görevler yerine pratik uygulamalar üzerinde test etmelerine olanak tanır.
• Prometheus, sistematik yönlendirme stratejileriyle LLM'leri yargıç olarak kullanan açık kaynaklı bir çerçevedir. ¹³ İnsan tercihleri ve yargılarıyla uyumlu değerlendirme puanları üretmek üzere tasarlanmıştır.

Test yaklaşımları

Test yaklaşımları, belirli ölçütlere veya araçlara bağlı olmayan değerlendirmeleri organize etme ve yürütme için kullanılan metodolojik tekniklerdir. Farklı çerçevelerle uygulanabilen deneysel tasarımları, örnekleme tekniklerini ve test felsefelerini belirtirler.

• DAG (Derin Döngüsel Olmayan Grafik) değerlendirme iş akışları, değerlendirme süreçlerini temsil etmek için yönlendirilmiş döngüsel olmayan grafikler kullanır, ancak bu belirli bir değerlendirme aracı değildir.
• Dinamik komut istemi testi, modelleri kullanıcı etkileşimini taklit eden, sürekli değişen gerçek dünya senaryolarına maruz bırakarak değerlendirir. Bu yöntem, modellerin karmaşık, çok katmanlı sorgulara ve belirsiz komut istemlerine nasıl yanıt verdiğini değerlendirir.
• Enerji ve donanım verimliliği kıyaslama çerçevesi, modellerin eğitim ve çıkarım süreçlerindeki enerji tüketimini ve hesaplama verimliliğini ölçer. Karbon emisyonları ve güç kullanımı gibi sürdürülebilirlik ölçütlerine odaklanır.

Ticari değerlendirme platformları

Ticari değerlendirme platformları, kurumsal kullanım senaryoları için tasarlanmış, uyumluluk özelliklerine, MLOps işlem hattı entegrasyonuna ve kullanıcı dostu arayüzlere sahip, tedarikçi tarafından sağlanan çözümlerdir. Genellikle izleme yeteneklerine sahiptirler ve teknik derinlik ile teknik olmayan paydaşların erişilebilirliği arasında bir denge kurarlar.

• DeepEval (Confident AI), doğruluk, sapma ve performans için önceden tanımlanmış ölçütler kullanarak LLM uygulamalarını değerlendirmeye yardımcı olan, geliştirici odaklı bir test çerçevesidir. Otomatik test için CI/CD işlem hatlarıyla entegre çalışır.
• Azure AI Studio Değerlendirmesi (Microsoft), otomatik ölçüm izleme ve insan geri bildirimi toplama özellikleriyle farklı modelleri ve komutları karşılaştırmak için yerleşik değerlendirme araçları sunar.
• Prompt Flow (Microsoft) , LLM uygulamalarının oluşturulması, değerlendirilmesi ve dağıtılması için bir geliştirme aracıdır. Dahili değerlendirme yetenekleri, modeller ve istemler genelinde sistematik test yapılmasına olanak tanır.
• LangSmith (LangChain), modelleri karşılaştırma ve yürütme yollarını izleme özelliklerine sahip, LLM uygulamalarının hata ayıklaması, test edilmesi ve izlenmesi için bir platformdur.
• TruLens (TruEra), halüsinasyonları, alaka düzeyini ve somutluğu izleme özelliklerine sahip, LLM uygulamalarını değerlendirmek ve açıklamak için kullanılan açık kaynaklı bir araç setidir.
• Vertex AI Studio (Google), Google'in yapay zeka ekosistemi içinde hem otomatik ölçümler hem de insan değerlendirme yetenekleriyle model çıktılarını test etme ve değerlendirme araçları sağlar.
• Amazon Bedrock, temel modeller için değerlendirme yetenekleri içerir ve geliştiricilerin dağıtımdan önce farklı modelleri test etmelerine ve karşılaştırmalarına olanak tanır.
• Parea AI, veri kalitesi ve model performansına özel bir odaklanma ile LLM uygulamalarını değerlendirmek ve izlemek için kullanılan bir platformdur.

Önceden değerlendirilmiş kıyaslama ölçütleri

Önceden değerlendirilmiş kıyaslama ölçütleri, belirli ölçütler kullanarak değerli bilgiler sağlar ve bu da onları özellikle ölçüt odaklı analizler için kullanışlı hale getirir. Web sitemizde önde gelen modeller için kıyaslama ölçütleri yer almaktadır ve bu da performansı etkili bir şekilde değerlendirmenize yardımcı olur. Başlıca kıyaslama ölçütleri şunlardır:

• Halüsinasyon – Oluşturulan içeriğin doğruluğunu ve gerçeklikle tutarlılığını değerlendirir.
• Yapay Zeka Kodlama – Kodlama yeteneğini, doğruluğunu ve uygulamasını ölçer.
• Yapay Zeka Akıl Yürütme – Mantıksal çıkarım ve problem çözme yeteneklerini değerlendirir.

Ayrıca, OpenLLM Liderlik Tablosu, kamuya açık veri kümeleri üzerinde modelleri değerlendiren canlı bir kıyaslama sistemi sunmaktadır. Makine çevirisi, özetleme ve soru-cevaplama gibi görevlerden elde edilen puanları bir araya getirerek, model performansının dinamik ve güncel bir karşılaştırmasını sağlar.

Değerlendirme kullanım örnekleri

1. Performans değerlendirmesi

Bir işletmenin temel kurumsal üretken modeli için birden fazla model arasından seçim yapması gerektiğini düşünün. Bu dil öğrenme modellerinin (LLM'ler) metin üretme ve girdiye yanıt verme yetenekleri değerlendirilmelidir. Performans değerlendirme ölçütleri arasında doğruluk , akıcılık , tutarlılık ve konuyla ilgili uygunluk yer alabilir.

Büyük ölçekli çok modlu modellerin ortaya çıkmasıyla birlikte, işletmeler görüntü , metin ve ses gibi birden fazla veri türünü işleyen ve üreten modelleri de değerlendirebilir ve böylece üretken yapay zekanın kapsamını ve yeteneklerini genişletebilirler.

2. Model karşılaştırması

Bir işletme, kendi sektörüne özgü görevlerde daha yüksek performans için bir modeli ince ayar yapmış olabilir. Bir değerlendirme çerçevesi, araştırmacıların ve uygulayıcıların LLM'leri karşılaştırmasına ve ilerlemeyi ölçmesine yardımcı olarak, belirli bir uygulama için en uygun modeli seçmelerine olanak tanır. LLM değerlendirmesinin geliştirme alanlarını ve eksiklikleri giderme fırsatlarını belirleme yeteneği, daha iyi bir kullanıcı deneyimi, daha az risk ve hatta olası bir rekabet avantajı sağlayabilir.

3. Önyargı tespiti ve azaltılması

LLM'lerin eğitim verilerinde önyargılar olabilir; bu da yanlış bilgilerin yayılmasına yol açabilir ve üretken yapay zekâ ile ilişkili risklerden birini temsil eder. Kapsamlı bir değerlendirme çerçevesi, LLM çıktılarındaki önyargıları belirlemeye ve ölçmeye yardımcı olarak araştırmacıların önyargı tespiti ve azaltılması için stratejiler geliştirmelerini sağlar.

4. Kullanıcı memnuniyeti ve güveni

Üretken dil modellerini test etmek için kullanıcı memnuniyeti ve güveninin değerlendirilmesi çok önemlidir. Modellerin kullanıcı beklentilerini karşıladığından ve güven uyandırdığından emin olmak için uygunluk, tutarlılık ve çeşitlilik değerlendirilir. Bu değerlendirme çerçevesi, modeller tarafından üretilen yanıtlardaki kullanıcı memnuniyeti ve güven düzeyini anlamaya yardımcı olur.

5. RAG sistemlerinin değerlendirilmesi

LLM değerlendirmesi , geri alma destekli üretim (RAG) sistemleri tarafından üretilen yanıtların kalitesini değerlendirmek için kullanılabilir. Yanıtların doğruluğunu doğrulamak için çeşitli veri kümeleri kullanılabilir.

Mevcut LLM değerlendirme yöntemlerinde karşılaşılan yaygın zorluklar nelerdir?

Büyük Dil Modelleri (LLM'ler) için mevcut değerlendirme yöntemleri değerli bilgiler sağlasa da kusursuz değildir. Bunlarla ilgili yaygın sorunlar şunlardır:

Aşırı uyum

Scale AI, bazı doğrusal öğrenme modellerinin (LLM) popüler yapay zeka kıyaslama testlerinde aşırı uyum gösterdiğini tespit etti. Matematiksel testler için GSM8k kıyaslama testinin daha küçük bir versiyonu olan GSM1k'yı oluşturdular. LLM'ler GSM1k'da GSM8k'ya göre daha kötü performans gösterdi; bu da gerçek bir anlayış eksikliğine işaret ediyor. Bu bulgular, mevcut yapay zeka değerlendirme yöntemlerinin aşırı uyum nedeniyle yanıltıcı olabileceğini ve GSM1k gibi ek test yöntemlerine duyulan ihtiyacın altını çiziyor.

Çeşitli ölçütlerin eksikliği

Günümüzde dil öğrenme modellerini (LLM) değerlendirmek için kullanılan teknikler, çıktı çeşitliliğinin ve yeniliğinin tüm yelpazesini sıklıkla yansıtmamaktadır. Doğruluk ve alaka düzeyini vurgulayan geleneksel ölçütler, çeşitli ve yaratıcı yanıtlar üretmenin kritik önemini bazen göz ardı etmektedir. LLM sonuçlarındaki çeşitliliği değerlendirme sorunu üzerine araştırmalar hala devam etmektedir. Karmaşıklık, bir modelin metni tahmin etme yeteneğini ölçse de, tutarlılık, bağlamsal farkındalık ve alaka düzeyi gibi kritik unsurları göz ardı etmektedir. Bu nedenle, yalnızca belirsizliğe dayanmak, bir LLM'nin gerçek kalitesinin kapsamlı bir değerlendirmesini sunamaz.

İnsan değerlendirmelerinin öznelliği ve yüksek maliyeti

İnsan değerlendirmesi, büyük dil modellerinin (LLM) çıktılarını değerlendirmek için değerli bir yöntemdir. Bununla birlikte, öznel, önyargılı olabilir ve otomatik değerlendirmelere göre önemli ölçüde daha pahalıdır. Farklı insan değerlendiricilerin farklı görüşleri olabilir ve değerlendirme kriterlerinde tutarlılık olmayabilir. Ayrıca, insan değerlendirmesi, özellikle büyük ölçekli değerlendirmeler için zaman alıcı ve maliyetli olabilir. Değerlendiriciler, faydalılık veya yaratıcılık gibi öznel yönleri değerlendirirken sıklıkla fikir ayrılığına düşerler; bu da değerlendirme için güvenilir bir temel oluşturmayı zorlaştırır.

Otomatik değerlendirmelerdeki önyargılar

LLM değerlendirmeleri, tahmin edilebilir önyargılardan muzdariptir. Her önyargı için bir örnek verdik, ancak ters durumlar da mümkündür (örneğin, bazı modeller son öğeleri tercih edebilir).

• Sıralama eğilimi : İlk ürünler tercih edilir.
• Merhamet duygusu azalıyor : İsimler, anonimleştirilmiş kod sözcüklerine tercih ediliyor.
• Ego yanlılığı : Benzer yanıtlar tercih edilir.
• Önem vurgusu : Daha uzun yanıtlar tercih edilir.
• Sürü psikolojisi etkisi : Çoğunluğun inancı tercih edilir.
• Dikkat yanlılığı : Alakasız bilgilerin daha fazla paylaşılması tercih edilir.

Sınırlı referans verileri

BLEU veya ROUGE gibi bazı değerlendirme yöntemleri, karşılaştırma için referans verilerine ihtiyaç duyar. Bununla birlikte, özellikle birden fazla kabul edilebilir yanıtın olduğu veya açık uçlu görevlerde yüksek kaliteli referans verileri elde etmek zor olabilir. Sınırlı veya yanlı referans verileri, kabul edilebilir model çıktılarının tüm aralığını yakalayamayabilir.

Gerçek dünya senaryolarına genelleme

Değerlendirme yöntemleri genellikle gerçek dünya uygulamalarının zorluklarını tam olarak yansıtmayan belirli kıyaslama veri kümelerine veya görevlere odaklanır. Kontrollü veri kümelerinin değerlendirilmesi, LLM'lerin konuşlandırıldığı çeşitli ve dinamik bağlamlara iyi bir şekilde genelleme yapmayabilir.

Düşmanca saldırılar

Doğrusal doğrusal modeller (LLM'ler), model tahminlerinin manipüle edilmesi ve veri zehirlenmesi gibi düşmanca saldırılara karşı savunmasız olabilir; burada özenle hazırlanmış girdiler modeli yanıltabilir veya aldatabilir. Mevcut değerlendirme yöntemleri genellikle bu tür saldırıları hesaba katmaz ve sağlamlık değerlendirmesi aktif bir araştırma alanı olmaya devam etmektedir.

Bu sorunlara ek olarak, kurumsal üretken yapay zeka modelleri yasal ve etik sorunlarla da karşılaşabilir; bu durum işletmenizdeki LLM'leri etkileyebilir.

Çok boyutlu değerlendirmenin karmaşıklığı ve maliyeti

Büyük Dil Modelleri (LLM'ler), olgusal doğruluk, toksiklik ve önyargı gibi çeşitli boyutlarda değerlendirilmelidir. Bu durum genellikle ödünleşmeleri içerir ve birleşik puanlama sistemleri geliştirmeyi zorlaştırır. Bu modellerin birden fazla boyutta ve veri kümesinde kapsamlı bir şekilde değerlendirilmesi, önemli hesaplama kaynakları gerektirir ve bu da daha küçük kuruluşlar için erişimi sınırlayabilir.

LLM değerlendirme yöntemlerinin sorunlarının üstesinden gelmek için en iyi uygulamalar

Araştırmacılar ve uygulayıcılar, büyük dil modellerinin performans değerlendirme yöntemlerindeki sorunları ele almak için çeşitli yaklaşımlar ve stratejiler araştırıyorlar. Bu yaklaşımların hepsini her projede kullanmak son derece maliyetli olabilir, ancak bu en iyi uygulamaların farkında olmak, büyük dil modeli projelerinin başarısını artırabilir.

Bilinen eğitim verileri

Veri kirliliğini önlemek için eğitim verilerini paylaşan temel modellerden yararlanın.

Çoklu değerlendirme ölçütleri

Yalnızca karmaşıklığa güvenmek yerine, LLM performansının daha kapsamlı bir değerlendirmesi için birden fazla değerlendirme ölçütü kullanın. Bu tür ölçütler, model kalitesinin farklı yönlerini daha iyi yakalayabilir:

• Akıcılık
• Coherence
• Alaka düzeyi
• Çeşitlilik
• Bağlam anlayışı

Geliştirilmiş insan değerlendirmesi

Net yönergeler ve standartlaştırılmış kriterler, insan değerlendirmesinin tutarlılığını ve nesnelliğini artırabilir. Birden fazla insan hakem kullanmak ve hakemler arası güvenilirlik kontrolleri yapmak, öznelliği azaltmaya yardımcı olabilir. Ek olarak, kitle kaynaklı değerlendirme, çeşitli bakış açıları ve daha büyük ölçekli değerlendirmeler sağlayabilir.

Çeşitli referans verileri

LLM çıktılarının daha iyi değerlendirilmesi için çeşitli ve temsili referans verileri oluşturun. Kabul edilebilir yanıtların geniş bir yelpazesini kapsayan veri kümeleri oluşturmak, çeşitli kaynaklardan katkıları teşvik etmek ve çeşitli bağlamları dikkate almak, referans verilerinin kalitesini ve kapsamını artırabilir.

Birden fazla ölçütü dahil etmek

Çeşitli yanıtların üretilmesini teşvik edin ve üretilen metnin özgünlüğünü n-gram çeşitliliği veya anlamsal benzerlik ölçümleri gibi yöntemlerle değerlendirin.

Gerçek dünya değerlendirmesi

Değerlendirme yöntemlerini gerçek dünya senaryoları ve görevleriyle zenginleştirmek, LLM performansının genelleştirilebilirliğini artırabilir. Alan veya sektöre özgü değerlendirme veri kümelerinin kullanılması, model yeteneklerinin daha gerçekçi bir değerlendirmesini sağlayabilir.

Sağlamlık değerlendirmesi

LLM'lerin düşmanca saldırılara karşı dayanıklılığının değerlendirilmesi, devam eden bir araştırma alanıdır. Modelin çeşitli düşmanca girdilere ve senaryolara karşı direncini test eden değerlendirme yöntemlerinin geliştirilmesi, LLM'lerin güvenliğini ve güvenilirliğini artırabilir.

LLMOps'tan faydalanın

MLOps'un uzmanlaşmış bir dalı olan LLMOps , LLM'lerin geliştirilmesi ve iyileştirilmesine adanmıştır. İşletmenizde LLM'leri test etmek ve özelleştirmek için LLMOps'u kullanmak yalnızca zamandan tasarruf sağlamakla kalmaz, aynı zamanda hataları da en aza indirir.

Yüksek Lisans (LLM) değerlendirmesine ilişkin pratik örnekler

Çeşitli kuruluşlar LLM değerlendirmesiyle ilgili pratik deneyimlerini paylaştı:

Yüksek lisans değerlendirmesinde etik hususlar

Performans ölçütleri ve kıyaslama çok önemli olsa da, işletmeler LLM değerlendirmesinin etik sonuçlarını da göz önünde bulundurmalıdır. Bunlar şunlardır:

• Adalet: Modeller, eğitim verilerindeki sistemik sorunları yansıtan yanlı çıktılar üretebilir. Değerlendirme çerçeveleri, demografik özellikler, bağlamlar ve uygulamalar genelinde yanlılığı ölçmelidir.
• Şeffaflık: Veri kümelerinin, değerlendirme kriterlerinin ve model sınırlamalarının açıkça belgelenmesi, güveni ve hesap verebilirliği artırır.
• Sorumluluk: LLM'leri kullanan işletmeler, değerlendirme süreçlerinin özellikle sağlık , finans ve kamu sektörlerindeki ilgili yasal ve düzenleyici çerçevelerle uyumlu olmasını sağlamalıdır.
• Sorumlu konuşlandırma: Değerlendirmeler yalnızca doğruluğu değil, aynı zamanda sosyal etkiyi, güvenliği ve kötüye kullanım potansiyelini de ölçmelidir. Bu, riskleri ortaya çıkarmak için kırmızı ekip çalışmaları ve düşmanca testleri içerebilir.

Değerlendirme çerçevelerine etik hususları dahil ederek, kuruluşlar itibar risklerini azaltabilir, uyumluluğu sağlayabilir ve kullanıcılarla güven ilişkisi kurabilirler.

LLM değerlendirmesinde son trendler

Yüksek lisans (LLM) değerlendirmesi alanındaki araştırmalar hızla gelişiyor. Dikkat çekici bazı eğilimler şunlardır:

• Benchmaxxing : Llama 4 gibi modeller, LMArena gibi topluluklardaki izleyici tercihlerine aşırı uyarlanmıştı. Bu, topluluğa birden fazla model gönderilerek ve en popüler olanı seçilerek elde edildi. Model, gerçek dünya görevlerinde başarısız oldu. ¹⁴
• Çok modlu değerlendirme: Modeller metnin ötesine geçerek görüntüler, ses ve video formatlarını da kapsayacak şekilde genişledikçe, değerlendirme çerçeveleri çok modlu anlama ve üretme yeteneklerini test edecek şekilde geliştirilmektedir.
• Dinamik kıyaslama oluşturma: Modellerin aşırı uyum sağlayabileceği statik veri kümeleri yerine, araştırmacılar evrim geçiren uyarlanabilir kıyaslamalar geliştiriyorlar (örneğin, otomatik olarak oluşturulan, alana özgü test paketleri).
• LLM-hakem 2.0: Geliştirilmiş yönlendirme stratejileri ve düşünce zinciri değerlendirmeleri, insan yargılarıyla daha iyi örtüşen, daha güvenilir otomatik değerlendirmeler sağlıyor.
• Enerji odaklı kıyaslama: Karbon maliyetini ve enerji verimliliğini değerlendiren sürdürülebilirlik odaklı kıyaslamalar giderek daha fazla ilgi görüyor.
• Kırmızı ekip çalışmaları çerçeveleri: Sistematik düşmanca testler, değerlendirme süreçlerinin ayrılmaz bir parçası haline geliyor ve manipülasyona ve güvenli olmayan davranışlara karşı dayanıklılığın ölçülmesini sağlıyor.

Önde gelen araştırmacılar değerlendirmeler hakkında ne düşünüyor?

Model performansını doğru bir şekilde değerlendirme yeteneğini yitiren değerlendirmelere olan güven giderek azalıyor:

Temel terimler sözlüğü

Bu alana yeni başlayan okuyucular için, temel değerlendirme ölçütlerine dair kısa bir referans aşağıda verilmiştir:

• Perplexity: Modelin metni ne kadar iyi tahmin ettiğinin bir ölçüsü; daha düşük değer daha iyidir.
• BLEU (İki Dilli Değerlendirme Çalışması): Makine çevirileri ve insan çevirileri arasındaki örtüşmeyi ölçer.
• ROUGE (Recall-Oriented Understudy for Gisting Evaluation): Makine tarafından oluşturulan özetleri insan tarafından yazılmış referanslarla karşılaştırır.
• Doğruluk: Doğru çıktıların tüm çıktılara oranı.
• Hatırlama: Olası tüm doğru sonuçlar arasından ilgili sonuçları bulabilme yeteneği.
• F1 puanı: Doğruluk ve geri çağırma oranlarının harmonik ortalaması.
• Coherence: Oluşturulan metnin mantıksal akışı ve tutarlılığı.
• Çeşitlilik: Model çıktılarının benzersizliği ve değişkenliği, genellikle n-gramlar veya anlamsal benzerlik ile ölçülür.
• Elo derecelendirmesi: Modelleri doğrudan karşılaştırmak için satrançtan uyarlanmış rekabetçi bir sıralama sistemi.

SSS'ler

Daha fazla okuma

LLM'leri daha iyi anlamak için ChatGPT hakkında daha fazla bilgi edinmek için şunları okuyun:

• Yapay Zeka Dönüşümü: Başarı İçin 6 Gerçek Hayat Stratejisi
• ChatGPT Eğitim Kullanım Alanları, Faydaları ve Zorlukları
• ChatGPT'yi İşletmeler İçin Nasıl Kullanabilirsiniz: En İyi 40 Uygulama
• GPT-5: Detaylı Kılavuz

Referans Linkleri

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

Baş Analist

Takip Et

Cem, 2017'den beri AIMultiple'da baş analist olarak görev yapmaktadır. AIMultiple, her ay Fortune 500 şirketlerinin %55'i de dahil olmak üzere yüz binlerce işletmeye (benzer Web'e göre) bilgi sağlamaktadır. Cem'in çalışmaları, Business Insider, Forbes, Washington Post gibi önde gelen küresel yayınlar, Deloitte, HPE gibi küresel firmalar, Dünya Ekonomik Forumu gibi STK'lar ve Avrupa Komisyonu gibi uluslararası kuruluşlar tarafından alıntılanmıştır. AIMultiple'ı referans gösteren daha fazla saygın şirket ve kaynağı görebilirsiniz. Kariyeri boyunca Cem, teknoloji danışmanı, teknoloji alıcısı ve teknoloji girişimcisi olarak görev yapmıştır. On yıldan fazla bir süre McKinsey & Company ve Altman Solon'da işletmelere teknoloji kararları konusunda danışmanlık yapmıştır. Ayrıca dijitalleşme üzerine bir McKinsey raporu yayınlamıştır. Bir telekom şirketinin CEO'suna bağlı olarak teknoloji stratejisi ve tedarikini yönetmiştir. Ayrıca, 2 yıl içinde sıfırdan 7 haneli yıllık yinelenen gelire ve 9 haneli değerlemeye ulaşan derin teknoloji şirketi Hypatos'un ticari büyümesini yönetmiştir. Cem'in Hypatos'taki çalışmaları TechCrunch ve Business Insider gibi önde gelen teknoloji yayınlarında yer aldı. Cem düzenli olarak uluslararası teknoloji konferanslarında konuşmacı olarak yer almaktadır. Boğaziçi Üniversitesi'nden bilgisayar mühendisliği diplomasına ve Columbia Business School'dan MBA derecesine sahiptir.

Tam Profili Görüntüle

Yorum yapan ilk kişi olun

E-posta adresiniz yayınlanmayacak. Tüm alanlar gereklidir.

Ad

E-posta Adresi

Yorum

0/450

Yorumu Gönder