使用Vertex Gen AI评估服务提高LLM质量和可解释性

开发者在使用大型语言模型(LLM)时面临两个主要挑战：管理LLM输出的随机性和减少它们产生错误信息的倾向。 LLM的不可预测性既可以是创造力的资产，也可以是障碍，特别是在一致性和事实准确性至关重要的情况下。这种随机性在生成创意内容时非常有用，但也可能导致“幻觉”，即模型自信地输出错误信息，从而降低对其可靠性的信任。许多任务，如总结信息或创建营销内容，没有单一正确的答案，使LLM的可变性既是挑战也是机遇。 例如，一家金融机构需要确保客户对话的摘要是准确、简洁且写作良好的。他们通过生成多个LLM响应并使用Vertex Gen AI评估服务来选择最佳响应来解决这个问题。通过控制随机性生成多个摘要版本，他们增加了找到最佳响应的可能性。然后，他们使用成对评估来比较这些响应，以确定最准确和相关的响应。 最后，对于评估的top响应进行点对点评估，以确保其符合质量标准，并提供分数和解释以提高透明度。这种工作流程可以根据不同的用例和模式进行调整，将LLM的可变性转化为优势，系统地评估和选择最佳输出，从而提高LLM生成内容的质量、可靠性和可靠性。