Оценка производительности приложений на основе LLM

Большие языковые модели произвели революцию в различных приложениях во многих отраслях, но их производительность нуждается в строгой оценке, чтобы соответствовать практическим требованиям точности, эффективности, масштабируемости и этичности. Для измерения производительности приложений на основе больших языковых моделей требуется широкий набор метрик и методов, уравновешивающих технические характеристики с пользовательским опытом и бизнес-потребностями. Большие языковые модели нетривиально оценивать из-за их «черного ящика» и множества сценариев использования, что требует многогранного измерения производительности. Существует четыре ключевых измерения производительности больших языковых моделей: точность, стоимость, задержка и ответственный ИИ. - Точность зависит от фактического варианта использования, такого как классификация, генерация текста или генерация с извлечением, и может быть измерена с помощью таких показателей, как точность, полнота, F1-мера, BLEU, ROUGE и METEOR. - Задержка и пропускная способность определяют конечную практичность приложения и могут быть улучшены за счет горизонтального или вертикального масштабирования, но могут зависеть от общей архитектуры приложения и выбора большой языковой модели. - Стоимость включает в себя затраты на инфраструктуру, затраты на команду и персонал, а также другие затраты, такие как получение и управление данными, и могут варьироваться в зависимости от развертывания, масштаба и архитектуры. - Метрики ответственного ИИ включают справедливость и предвзятость, токсичность, объяснимость, галлюцинации и конфиденциальность. Хотя эти показатели важны, их может быть недостаточно для учета контекста или уникальных предпочтений пользователей, и для дополнения этих показателей необходима оценка человеком.