LLM-laatua ja tulkitettavuutta parantaminen Vertex Gen AI -arviointipalvelulla

Ohjelmistokehittäjät, jotka hyödyntävät suuria kielimalleja (LLM), kohtaavat kaksi päähaastetta: LLM-tulosten satunnaisuuden hallintaaminen ja väärien tietojen tuottamisen ehkäiseminen. LLM:n satunnaisuus voi olla sekä luovana varmana että esteenä, erityisesti kun vakaus ja faktatarkkuus ovat olennaisia. Tämä satunnaisuus, vaikka on hyödyllinen luovien sisältöjen tuottamisessa, voi johtaa "hallusinaatioihin", joissa malli tuottaa vakuuttavasti väärää tietoa, mikä vähentää sen luotettavuutta. Monissa tehtävissä, kuten tiedon tiivistämisessä tai markkinointisisällön luomisessa, ei ole yhtä oikeaa vastausta, mikä tekee LLM:n vaihtelusta sekä haasteen että mahdollisuuden. Esimerkiksi, finanssialan yritys tarvitsi varmistaa, että asiakaskeskusteluiden tiivistelmät olivat tarkkoja, tiiviitä ja hyvin kirjoitettuja. He ratkaisivat tämän ongelman generoimalla useita LLM-vastauksia ja käyttämällä Vertex Gen AI Evaluation Service -palvelua valitakseen parhaan vastauksen. Generoimalla useita tiivistelmäversioita hallitulla satunnaisuudella, he lisäsivät todennäköisyyden löytää optimaalinen vastaus. Nämä vastaukset vertailtiin pareittain arviointitarkoituksessa, jotta voitiin tunnistaa tarkimman ja relevantimman vastauksen. Lopuksi, valittu vastaus arvioitiin pistemääräisesti, jotta varmistettiin, että se täytti laadun, luotettavuuden ja uskottavuuden vaatimukset. Tämä työvirhe, jota voida soveltää eri käyttötarkoituksiin ja modaliteetteihin, muuttaa LLM-vaihtelun vahvuudeksi systemaattisesti arvioiden ja valitsemalla parhaan tuloksen, mikä parantaa LLM-tuottaman sisällön laatua, luotettavuutta ja uskottavuutta.