Lange Zeit wurden Menschen eingesetzt, um einige der redundantesten Aufgaben im Namen von Prozessen und Arbeitsabläufen auszuführen. Dieser Einsatz menschlicher Arbeitskraft für monotone Aufgaben hat dazu geführt, dass Fähigkeiten und Ressourcen weniger zur Lösung von Problemen eingesetzt werden, die tatsächlich menschliche Fähigkeiten erfordern.
Mit dem Aufkommen der künstlichen Intelligenz (KI), insbesondere der Gen-KI und verwandter Technologien wie Large Language Models (LLMs), konnten wir jedoch redundante Aufgaben erfolgreich automatisieren. Dies hat den Weg für Menschen geebnet, ihre Fähigkeiten zu verfeinern und Nischenaufgaben zu übernehmen, die tatsächliche Auswirkungen auf die reale Welt haben.
Gleichzeitig haben Unternehmen in Form von Anwendungsfällen und Anwendungen in unterschiedlichsten Bereichen neue Potenziale für KI entdeckt und verlassen sich bei der Gewinnung von Erkenntnissen, der Lösung von Maßnahmen und Konflikten sowie sogar bei der Prognose von Ergebnissen zunehmend auf diese Technologien. Statistiken zeigen außerdem, dass bis 2025 über 750 Millionen Apps auf LLMs basieren werden.
Da LLMs immer mehr an Bedeutung gewinnen, liegt es an uns Technikexperten und Technikunternehmen, Level 2 freizuschalten, das auf verantwortungsvollen und ethischen KI-Aspekten basiert. Da LLMs Entscheidungen in sensiblen Bereichen wie Gesundheitswesen, Recht, Lieferkette und mehr beeinflussen, ist die Notwendigkeit narrensicherer und wasserdichter Modelle unabdingbar.
Wie stellen wir also sicher, dass LLMs vertrauenswürdig sind? Wie können wir bei der Entwicklung von LLMs eine Ebene der Glaubwürdigkeit und Verantwortlichkeit hinzufügen?
LLM-Bewertung ist die Antwort. In diesem Artikel werden wir anekdotisch aufschlüsseln, was LLM-Bewertung ist, einige LLM-Bewertungsmetriken, seine Bedeutung und mehr.
Fangen wir an.
Was ist eine LLM-Evaluation?
Vereinfacht ausgedrückt handelt es sich bei der LLM-Evaluation um den Prozess der Beurteilung der Funktionalität eines LLM in Bezug auf folgende Aspekte:
- Genauigkeit
- Wirkungsgrad
- Vertrauen können
- Und Sicherheit
Die Bewertung eines LLM dient als Nachweis seiner Leistung und vermittelt Entwicklern und Stakeholdern ein klares Verständnis seiner Stärken, Grenzen, Verbesserungsmöglichkeiten usw. Solche Bewertungspraktiken stellen auch sicher, dass LLM-Projekte kontinuierlich optimiert und kalibriert werden, sodass sie dauerhaft mit den Geschäftszielen und beabsichtigten Ergebnissen übereinstimmen.
[Lesen Sie auch: Multimodale KI: Der vollständige Leitfaden zu Trainingsdaten und Geschäftsanwendungen]
Warum müssen wir LLMs evaluieren?
LLMs wie GPT 4.o, Gemini und andere werden immer mehr zu einem integralen Bestandteil unseres Alltags. Abgesehen von Verbraucheraspekten passen Unternehmen LLMs an und übernehmen sie, um eine Vielzahl ihrer organisatorischen Aufgaben auszuführen, indem sie Chatbots einsetzen, im Gesundheitswesen zur Automatisierung der Terminplanung, in der Logistik für das Flottenmanagement und mehr.
Da die Abhängigkeit von LLMs zunimmt, wird es für solche Modelle entscheidend, Antworten zu generieren, die genau und kontextbezogen sind. Der Prozess der LLM-Bewertung läuft auf Faktoren hinaus wie:
- Verbesserung der Funktionalität und Leistungsfähigkeit von LL.M. und Stärkung ihrer Glaubwürdigkeit
- Verbesserung der Sicherheit durch die Eindämmung von Vorurteilen und der Entstehung schädlicher und hasserfüllter Reaktionen
- Die Bedürfnisse der Benutzer erfüllen, damit sie in der Lage sind, sowohl in alltäglichen als auch in kritischen Situationen menschenähnliche Reaktionen zu erzeugen
- Identifizieren von Lücken in Bezug auf Bereiche, in denen ein Modell verbessert werden muss
- Optimierte Domänenanpassung für eine nahtlose Branchenintegration
- Testen der mehrsprachigen Unterstützung und mehr
Anwendungen der LLM-Leistungsbewertung
LLs sind in Unternehmen von entscheidender Bedeutung. Selbst als Instrument für Verbraucher haben LLs schwerwiegende Auswirkungen auf die Entscheidungsfindung.
Deshalb geht eine strenge Bewertung dieser Probleme über eine akademische Übung hinaus. Es handelt sich um einen strengen Prozess, der auf kultureller Ebene verankert werden muss, um negative Konsequenzen zu vermeiden.
Um Ihnen einen kurzen Einblick zu geben, warum LLM-Evaluationen wichtig sind, hier einige Gründe:
Bewerten Sie die Leistung
Die Leistung von LLMs wird auch nach der Bereitstellung kontinuierlich optimiert. Ihre Bewertungen geben einen Überblick darüber, wie sie menschliche Sprache und Eingaben verstehen, wie präzise sie Anforderungen verarbeiten und wie sie relevante Informationen abrufen.
Dies wird umfassend durch die Einbeziehung unterschiedlicher Kennzahlen erreicht, die auf LLM- und Geschäftsziele abgestimmt sind.
Voreingenommenheit erkennen und abmildern
LLM-Bewertungen spielen eine entscheidende Rolle bei der Erkennung und Beseitigung von Verzerrungen in Modellen. Während der Modelltrainingsphase werden Verzerrungen durch Trainingsdatensätze eingeführt. Solche Datensätze führen oft zu einseitigen Ergebnissen, die von Natur aus voreingenommen sind. Und Unternehmen können es sich nicht leisten, LLMs mit Verzerrungen einzuführen. Um Verzerrungen konsequent aus Systemen zu entfernen, werden Bewertungen durchgeführt, um das Modell objektiver und ethischer zu machen.
Ground-Truth-Auswertung
Diese Methode analysiert und vergleicht die von LLMS generierten Ergebnisse mit tatsächlichen Fakten und Ergebnissen. Durch die Kennzeichnung der Ergebnisse werden diese hinsichtlich ihrer Genauigkeit und Relevanz abgewogen. Diese Anwendung ermöglicht es Entwicklern, die Stärken und Grenzen des Modells zu verstehen, sodass sie weitere Korrekturmaßnahmen und Optimierungstechniken ergreifen können.
Modellvergleich
Bei der unternehmensweiten Integration von LLMs spielen verschiedene Faktoren eine Rolle, wie etwa die Fachkompetenz des Modells, die Datensätze, mit denen es trainiert wird, und mehr. Während der objektiven Forschungsphase werden LLMs anhand ihrer Modelle bewertet, um den Beteiligten zu helfen, zu verstehen, welches Modell die besten und präzisesten Ergebnisse für ihre Branche liefern würde.
LLM-Bewertungsrahmen
Es gibt verschiedene Frameworks und Metriken, um die Funktionalität von LLMs zu bewerten. Es gibt jedoch keine Faustregel für die Implementierung und die Präferenz für einen LLM-Bewertungsrahmen läuft auf spezifische Projektanforderungen und -ziele hinaus. Lassen Sie uns, ohne zu technisch zu werden, einige gängige Rahmenbedingungen verstehen.
Kontextspezifische Auswertung
Dieses Framework wägt den Domänen- oder Geschäftskontext eines Unternehmens und seinen übergeordneten Zweck gegen die Funktionalität des zu erstellenden LLM ab. Dieser Ansatz stellt sicher, dass Antworten, Ton, Sprache und andere Aspekte der Ausgabe auf Kontext und Relevanz zugeschnitten sind und dass keine Aneignungen vorgenommen werden, um Reputationsschäden zu vermeiden.
Beispielsweise wird ein LLM, der für den Einsatz in Schulen oder akademischen Einrichtungen konzipiert ist, auf Sprache, Voreingenommenheit, Fehlinformationen, Toxizität und mehr geprüft. Andererseits wird ein LLM, der als Chatbot für einen E-Commerce-Shop eingesetzt wird, auf Textanalyse, Genauigkeit der generierten Ausgabe, Fähigkeit zur Konfliktlösung in minimalen Gesprächen und mehr geprüft.
Zum besseren Verständnis finden Sie hier eine Liste von Bewertungsmetriken, die sich ideal für eine kontextspezifische Bewertung eignen:
| Relevanz | Stimmt die Antwort des Modells mit der Eingabeaufforderung/Abfrage eines Benutzers überein? |
| Frage-Antwort-Genauigkeit | Hierdurch wird die Fähigkeit eines Modells bewertet, Antworten auf direkte und unkomplizierte Eingabeaufforderungen zu generieren. |
| BLEU-Wertung | Die Abkürzung steht für „Bilingual Evaluation Understudy“. Dabei werden die Ergebnisse eines Modells und menschliche Referenzen beurteilt, um zu sehen, wie nahe die Antworten denen eines Menschen kommen. |
| Toxizität | Dadurch wird überprüft, ob die Antworten fair und sauber sind und keine schädlichen oder hasserfüllten Inhalte enthalten. |
| ROGUE-Punktzahl | ROGUE steht für Recall-oriented Understudy For Gisting Evaluation und versteht das Verhältnis des Referenzinhalts zu seiner generierten Zusammenfassung. |
| Halluzination | Wie genau und sachlich richtig ist eine vom Modell generierte Antwort? Halluziniert das Modell unlogische oder bizarre Antworten? |
Benutzergesteuerte Bewertung
Dies gilt als Goldstandard der Bewertungen und beinhaltet die Anwesenheit eines Menschen bei der Überprüfung der LLM-Leistungen. Dies ist zwar unglaublich, um die Feinheiten der Aufforderungen und Ergebnisse zu verstehen, ist jedoch häufig zeitaufwändig, insbesondere wenn es um groß angelegte Ambitionen geht.
UI/UX-Metriken
Auf der einen Seite steht die Standardleistung eines LLM und auf der anderen die Benutzererfahrung. Beide weisen große Unterschiede auf, wenn es um die Auswahl von Bewertungsmetriken geht. Um den Prozess anzukurbeln, können Sie Faktoren wie die folgenden berücksichtigen:
- Benutzerzufriedenheit: Wie fühlt sich ein Benutzer bei der Verwendung eines LLM? Ist er frustriert, wenn seine Eingabeaufforderungen missverstanden werden?
- Reaktionszeit: Finden Benutzer, dass das Modell zu lange braucht, um eine Antwort zu generieren? Wie zufrieden sind Benutzer mit der Funktionalität, Geschwindigkeit und Genauigkeit eines bestimmten Modells?
- Fehlerbehebung: Fehler passieren, aber korrigiert ein Modell seinen Fehler effektiv und generiert eine entsprechende Antwort? Behält es seine Glaubwürdigkeit und sein Vertrauen, indem es ideale Antworten generiert?
Die Metriken zur Benutzererfahrung legen einen LLM-Bewertungsmaßstab in diesen Aspekten und gibt Entwicklern Einblicke, wie sie die Leistung optimieren können.
Benchmark-Aufgaben
Zu den anderen bekannten Frameworks gehören Bewertungen wie MT Bench, AlpacaEval, MMMU, GAIA und mehr. Diese Frameworks umfassen Sätze standardisierter Fragen und Antworten, um die Leistung von Modellen zu messen. Einer der Hauptunterschiede zwischen den anderen Ansätzen besteht darin, dass es sich um generische Frameworks handelt, die sich ideal für die objektive Analyse von LLMs eignen. Sie funktionieren über generische Datensätze und liefern möglicherweise keine entscheidenden Erkenntnisse zur Funktionalität von Modellen in Bezug auf bestimmte Domänen, Absichten oder Zwecke.
LLM-Modellbewertung vs. LLM-Systembewertung
Lassen Sie uns etwas tiefer in die verschiedenen Arten von LLM-Bewertungstechniken einsteigen. Indem sie sich mit einem übergreifenden Spektrum von Bewertungsmethoden vertraut machen, sind Entwickler und Stakeholder in der Lage, Modelle besser zu bewerten und ihre Ziele und Ergebnisse kontextbezogen auszurichten.
Neben der LLM-Modellbewertung gibt es ein eigenständiges Konzept namens LLM-Systembewertung. Während erstere dabei hilft, die objektive Leistung und Fähigkeiten eines Modells einzuschätzen, beurteilt die LLM-Systembewertung die Leistung eines Modells in einem bestimmten Kontext, einer bestimmten Umgebung oder einem bestimmten Rahmen. Dabei wird der Schwerpunkt auf die Domäne und die reale Anwendung eines Modells sowie die damit verbundene Interaktion eines Benutzers gelegt.
| Modellbewertung | Systembewertung |
| Der Schwerpunkt liegt auf der Leistung und Funktionalität eines Modells. | Der Schwerpunkt liegt auf der Wirksamkeit eines Modells im Hinblick auf seinen spezifischen Anwendungsfall. |
| Allgemeine, allumfassende Auswertung über verschiedene Szenarien und Kennzahlen hinweg | Schnelle Entwicklung und Optimierung zur Verbesserung des Benutzererlebnisses |
| Einbeziehung von Metriken wie Kohärenz, Komplexität, MMLU und mehr | Einbeziehung von Kennzahlen wie Rückruf, Präzision, systemspezifische Erfolgsquoten und mehr |
| Evaluationsergebnisse beeinflussen die Grundlagenentwicklung unmittelbar | Evaluationsergebnisse beeinflussen und verbessern die Benutzerzufriedenheit und Interaktion |
Die Unterschiede zwischen Online- und Offline-Bewertungen verstehen
LLMs können sowohl online als auch offline bewertet werden. Jeder bietet seine eigenen Vor- und Nachteile und ist ideal für spezifische Anforderungen. Um dies besser zu verstehen, wollen wir die Unterschiede aufschlüsseln.
| Online-Bewertung | Offline-Auswertung |
| Die Auswertung erfolgt zwischen LLMs und realen, vom Benutzer eingegebenen Daten. | Dies wird in einer bewussten Integrationsumgebung anhand vorhandener Datensätze durchgeführt. |
| Dadurch wird die Leistung eines LLM live erfasst und die Benutzerzufriedenheit und das Feedback in Echtzeit gemessen. | Dadurch wird sichergestellt, dass die Leistung die grundlegenden Funktionskriterien erfüllt, die für die Live-Übernahme des Modells erforderlich sind. |
| Dies eignet sich ideal als Übung nach dem Start, um die LLM-Leistung weiter zu optimieren und so das Benutzererlebnis zu verbessern. | Dies eignet sich ideal als Übung vor der Markteinführung, um das Modell marktreif zu machen. |
Bewährte Vorgehensweisen bei der LLM-Evaluation
Obwohl der Prozess der Evaluierung von LLMs komplex ist, kann ein systematischer Ansatz ihn sowohl aus geschäftlicher Sicht als auch aus Sicht der LLM-Funktionalitäten reibungslos gestalten. Sehen wir uns einige Best Practices zur Evaluierung von LLMs an.
Integrieren Sie LLMOps
Philosophisch gesehen ähnelt LLMOps DevOps und konzentriert sich hauptsächlich auf Automatisierung, kontinuierliche Entwicklung und verstärkte Zusammenarbeit. Der Unterschied besteht darin, dass LLMOps die Zusammenarbeit zwischen Datenwissenschaftlern, Betriebsteams und Entwicklern von maschinellem Lernen fördert.
Darüber hinaus unterstützt es auch die Automatisierung von Machine-Learning-Pipelines und verfügt über Frameworks zur kontinuierlichen Überwachung der Modellleistung für Feedback und Optimierung. Die vollständige Integration von LLMOps stellt sicher, dass Ihre Modelle skalierbar, agil und zuverlässig sind und dass sie Mandaten und regulatorischen Rahmenbedingungen entsprechen.
Maximale Praxistauglichkeit
Eine der bewährten Methoden zur Implementierung eines wasserdichten LLM-Evaluierungsprozesses besteht darin, so viele reale Bewertungen wie möglich durchzuführen. Während Bewertungen in kontrollierten Umgebungen gut geeignet sind, um die Stabilität und Funktionalität eines Modells zu beurteilen, liegt der Lackmustest darin, wenn Modelle mit Menschen auf der anderen Seite interagieren. Sie sind anfällig für unerwartete und bizarre Szenarien, die sie dazu zwingen, neue Reaktionstechniken und -mechanismen zu erlernen.
Ein Arsenal an Bewertungsmetriken
Ein monolithischer Ansatz zur Darstellung von Bewertungsmetriken führt nur zu einem Tunnelblick-Syndrom bei der Modellleistung. Für eine ganzheitlichere Ansicht, die eine allumfassende Sicht auf die LLM-Leistung bietet, wird empfohlen, dass Sie eine vielfältige Analysemetrik verwenden.
Dies sollte so umfassend und erschöpfend wie möglich sein und Kohärenz, Flüssigkeit, Präzision, Relevanz, Kontextverständnis, Abrufzeit usw. umfassen. Je mehr Bewertungspunkte es gibt, desto besser ist die Optimierung.
[Lesen Sie auch: Der menschliche Touch: Bewertung der Wirksamkeit von LLMs in der Praxis]
Kritische Benchmarking-Maßnahmen zur Optimierung der LLM-Leistung
Das Benchmarking eines Modells ist unerlässlich, um sicherzustellen, dass Verfeinerungs- und Optimierungsprozesse in Gang gesetzt werden. Um den Weg für einen nahtlosen Benchmarking-Prozess zu ebnen, ist ein systematischer und strukturierter Ansatz erforderlich. Hier identifizieren wir einen 5-stufigen Prozess, der Ihnen dabei hilft, dies zu erreichen.
- Kuratierung von Benchmark-Aufgaben, die verschiedene einfache und komplexe Aufgaben umfassen, sodass das Benchmarking über das gesamte Spektrum der Komplexität und Fähigkeiten eines Modells hinweg erfolgt
- Datensatzvorbereitung mit vorurteilsfreien und einzigartigen Datensätzen zur Bewertung der Leistung eines Modells
- Integration eines LLM-Gateways und Feinabstimmung von Prozessen, um sicherzustellen, dass LLMs Sprachaufgaben reibungslos bewältigen
- Bewertungen unter Verwendung der richtigen Metriken, um den Benchmarking-Prozess objektiv anzugehen und eine solide Grundlage für die Funktionalität des Modells zu legen
- Ergebnisanalyse und iteratives Feedback, das eine Schleife von Inferenz-Optimierungsprozessen zur weiteren Verfeinerung der Modellleistung auslöst
Nach Abschluss dieses 5-stufigen Prozesses erhalten Sie ein ganzheitliches Verständnis Ihres LLM und seiner Funktionalität anhand verschiedener Szenarien und Metriken. Als Zusammenfassung der verwendeten Leistungsbewertungsmetriken finden Sie hier eine kurze Tabelle:
| Metrisch | Zweck | Luftüberwachung |
| Verwirrung | Um etwaige Unsicherheiten bei der Vorhersage der nächsten Token zu messen | Sprachkompetenz |
| ROGUE | So vergleichen Sie Referenztext und die Ausgabe eines Modells | Verdichtungsspezifische Aufgaben |
| Diversität | Um die Vielfalt der generierten Ergebnisse zu bewerten | Abwechslung und Kreativität bei den Antworten |
| Menschliche Bewertung | Menschen miteinbeziehen, um das subjektive Verständnis und die Erfahrung mit einem Modell zu ermitteln | Kohärenz und Relevanz |
LLM-Evaluation: Ein komplexer, aber unverzichtbarer Prozess
Die Bewertung von LLMs ist ein hochtechnischer und komplexer Prozess. Dennoch ist es ein Prozess, der angesichts seiner Wichtigkeit nicht übersprungen werden kann. Um optimal vorzugehen, können Unternehmen LLM-Bewertungsrahmen kombinieren und aufeinander abstimmen, um ein Gleichgewicht zwischen der Bewertung der relativen Funktionalität ihrer Modelle und ihrer Optimierung für die Domänenintegration in der GTM-Phase (Go To Market) zu finden.
Abgesehen von ihrer Funktionalität ist die LLM-Bewertung auch entscheidend, um das Vertrauen in die von Unternehmen aufgebauten KI-Systeme zu stärken. Da Shaip ein Verfechter ethischer und verantwortungsvoller KI-Strategien und -Ansätze ist, bürgen wir stets für strenge Bewertungstaktiken.
Wir sind davon überzeugt, dass dieser Artikel Sie mit dem Konzept der Evaluierung von LLMs vertraut gemacht hat und Ihnen eine bessere Vorstellung davon vermittelt, wie wichtig dies für sichere Innovationen und die Weiterentwicklung der KI ist.
