Помните ситуацию, когда Gemini излишне старался быть политкорректным и отображал на всех сгенерированных изображениях только представителей небелых рас? Хотя это могло показаться забавным для многих, данный инцидент наглядно показал, что по мере роста возможностей больших языковых моделей (LLM) возрастают и их уязвимости. Это связано с тем, что сло…
Оценка чат-ботов LLM: основные метрики и методы тестирования
В этой статье я научу вас, как оценивать LLM-чат-ботов, чтобы понять, достаточно ли они убедительны, чтобы сойти за реальных людей. Но что еще важнее, вы сможете использовать результаты этой оценки, чтобы понять, как улучшить своего LLM-чат-бота, например, изменив промпт или саму LLM-модель.
Оценка систем LLM: основные метрики, бенчмарки и лучшие практики
Оценка LLM-систем вручную — это утомительное, времязатратное и порой раздражающее занятие. Поэтому, если вам приходилось многократно прогонять набор промптов, чтобы вручную проверять каждый вывод LLM, вас обрадует, что эта статья научит вас всему необходимому для правильной оценки LLM и обеспечения долгосрочной эффективности вас и вашего приложения…
Метрики оценки LLM: полное руководство по оценке LLM
Независимо от того, улучшаете ли вы точность модели путем дообучения или улучшаете контекстную релевантность системы генерации с дополненной выборкой (RAG), понимание того, как разрабатывать и выбирать подходящий набор метрик оценки LLM для вашего варианта использования, является обязательным для построения надежного конвейера оценки LLM.
Оценка RAG: Полное руководство по модульному тестированию RAG в CI/CD
Генерация дополненного извлечения (RAG) стала самым популярным способом предоставления LLM дополнительного контекста для создания адаптированных выходных данных. Это отлично подходит для приложений LLM, таких как чат-боты или агенты ИИ, поскольку RAG предоставляет пользователям гораздо более контекстуальный опыт, выходящий за рамки данных, на котор…
5 лучших фреймворков с открытым исходным кодом для оценки больших языковых моделей (LLM) в 2024 году
«У меня такое чувство, что решений для оценки LLM больше, чем проблем, связанных с их оценкой», — сказал Дилан, руководитель отдела ИИ в компании из списка Fortune 500.
Оценка LLM: комплексные оценщики и фреймворки оценки
В этой статье подробно описываются сложные статистические и предметно-ориентированные оценщики, которые можно использовать для оценки производительности крупных языковых моделей. В ней также рассматриваются наиболее широко используемые фреймворки оценки LLM, которые помогут вам начать оценивать производительность модели.
Оценка LLM: метрики, фреймворки и лучшие практики
Дженсен Хуанг в своем выступлении на саммите «Data+AI» сказал: «Генеративный ИИ есть везде, в любой отрасли. Если в вашей отрасли еще нет генеративных ИИ, значит вы просто не обращали внимания на это».
Как оценить качество LLM модели
В этой статье мы представим общий обзор текущего состояния исследований оценок LLM, а также расскажем о некоторых опенсорсных реализациях в этой области. Из этого поста вы узнаете: