Migliorare la qualità e l'interpretabilità delle LLM con il servizio di valutazione Vertex Gen AI

Gli sviluppatori che utilizzano grandi modelli di linguaggio (LLM) si trovano di fronte a due sfide principali: gestire la casualità delle uscite LLM e mitigare la loro tendenza a produrre informazioni errate. L'imprevedibilità degli LLM può essere sia un asset creativo che un ostacolo, specialmente quando la coerenza e l'accuratezza fattuale sono essenziali. Questa casualità, se utile per generare contenuti creativi, può portare a "allucinazioni" in cui il modello produce con fiducia informazioni errate, riducendo così la fiducia nella sua affidabilità. Molti compiti, come la sintesi di informazioni o la creazione di contenuti di marketing, non hanno una sola risposta corretta, rendendo la variabilità degli LLM sia una sfida che un'opportunità. Ad esempio, un'istituzione finanziaria aveva bisogno di garantire che le sintesi delle conversazioni con i clienti fossero accurate, concise e ben scritte. Hanno affrontato questo problema generando molteplici risposte LLM e utilizzando il servizio di valutazione Vertex Gen AI per selezionare la migliore. Generando diverse versioni di una sintesi con casualità controllata, hanno aumentato la probabilità di trovare una risposta ottimale. Queste risposte sono state quindi confrontate utilizzando la valutazione a coppie per identificare la più accurata e rilevante. Infine, la risposta migliore è stata valutata utilizzando la valutazione punto per punto per garantire che soddisfacesse gli standard di qualità, con punteggi e spiegazioni fornite per la trasparenza. Questo flusso di lavoro, che può essere adattato per diversi casi d'uso e modalità, trasforma la variabilità LLM in una forza, valutando e selezionando sistematicamente la migliore uscita, migliorando così la qualità, l'affidabilità e la fiducia nel contenuto generato dagli LLM.