Các trường hợp ứng dụng và phương pháp đánh giá chọn LLM trong thực tế

Các phương pháp hay nhất trong đánh giá mô hình LLM

Giờ đây, khi bạn đã khám phá nhiều khía cạnh đánh giá khác nhau, hãy cùng thảo luận về một số phương pháp hay nhất trong đánh giá mô hình trong quy trình công việc học máy.

Có hai giai đoạn chính của đánh giá mô hình: tiền sản xuất và trong sản xuất.

• Đánh giá tiền sản xuất bao gồm thiết kế các mẫu lời nhắc, lựa chọn mô hình và tối ưu hóa các lựa chọn tùy chỉnh như điều chỉnh tham số.

• Đánh giá trong sản xuất liên tục theo dõi hiệu suất.

Sự phức tạp của các đầu ra AI tạo sinh khiến việc đánh giá trở thành một quá trình liên tục quan trọng. Đánh giá mô hình đảm bảo rằng các mô hình tạo sinh của bạn được tùy chỉnh theo nhu cầu cụ thể của nhiều người dùng khác nhau. Bằng cách đo lường hiệu suất của mô hình so với các tiêu chuẩn và mục tiêu do người dùng xác định, bạn có thể tinh chỉnh các mô hình của mình thông qua các kỹ thuật như kỹ thuật nhắc lệnh (prompt engineering) và điều chỉnh, đảm bảo chúng phù hợp với nhu cầu hoạt động, cân nhắc văn hóa và mục tiêu kinh doanh. Những đánh giá này đóng vai trò là một vòng lặp phản hồi liên tục, hướng dẫn sự phát triển và cải thiện mô hình của bạn đồng thời đảm bảo tính hữu ích, an toàn và hiệu quả cho người dùng.

Tình huống thực tế: Xác định xu hướng tại một công ty truyền thông

Hãy tưởng tượng bạn là một phần của nhóm AI tại một công ty truyền thông lớn, đang dẫn dắt một dự án có tên là "Xác định xu hướng" (Trend Identification). Mục tiêu của bạn là cách mạng hóa cách công ty phát hiện các xu hướng mới nổi trong chu kỳ tin tức. Hiện tại, quá trình này là thủ công, chậm chạp và dễ xảy ra lỗi. Để giải quyết thách thức này, nhóm của bạn đang khám phá sức mạnh của các mô hình ngôn ngữ lớn.

Tầm nhìn là xây dựng một công cụ có thể sàng lọc lượng lớn tin tức, mạng xã hội và bình luận của độc giả, tự động xác định các mẫu và làm nổi bật các chủ đề đang "nóng lên" hoặc "nguội đi" trong thời gian thực. Điều quan trọng là tìm được LLM phù hợp với công việc.

Cách tiếp cận của bạn bao gồm việc đào tạo một LLM để xác định các khái niệm chính, nhóm các bài viết liên quan lại với nhau, thậm chí phân tích cảm xúc và trích xuất từ khóa. Thông tin này sẽ được hiển thị trên một bảng điều khiển động, cung cấp cho đội ngũ biên tập của bạn một công cụ mạnh mẽ để đưa ra các quyết định dựa trên dữ liệu và dẫn đầu xu hướng.

Giả sử bạn có ít nhất hai mô hình để đánh giá hơn 1.000 bài báo được xuất bản mỗi ngày và ít nhất hai số liệu cần xem xét. Với những yếu tố này, một vài thách thức chính có thể sẽ xuất hiện:

1. Xây dựng một khung đánh giá mô hình có thể mở rộng: Khung này phải xử lý liền mạch các đầu ra của cả hai mô hình bất kể độ phức tạp hay kích thước.

2. Khung đánh giá phải có khả năng xác thực kết quả: Bằng cách tính toán chính xác các số liệu trên một lượng lớn dữ liệu.

3. Tối đa hóa hiệu quả và khả năng thích ứng: Khung lý tưởng nên có thể tái sử dụng và có khả năng tính toán ít nhất hai số liệu cần thiết với ít nỗ lực hoặc tùy chỉnh.

Các chiến lược chính để nâng cao hiệu quả đánh giá LLM

Một số chiến lược chính có thể nâng cao đáng kể hiệu quả của việc đánh giá LLM:

• Sử dụng nhiều số liệu đánh giá: Tránh chỉ dựa vào một số liệu duy nhất. Thay vào đó, hãy kết hợp nhiều số liệu để đánh giá toàn diện các khía cạnh khác nhau của hiệu suất LLM, bao gồm độ chính xác, độ trôi chảy, tính mạch lạc, mức độ liên quan và hoàn thành tác vụ.

• Kết hợp phán đoán của con người: Giảm thiểu tính chủ quan bằng cách sử dụng nhiều người đánh giá và thực hiện kiểm tra độ tin cậy giữa các người đánh giá. Cân nhắc việc sử dụng nguồn lực cộng đồng (crowdsourcing) để có được nhiều góc nhìn đa dạng và tăng quy mô đánh giá.

• Tận dụng dữ liệu chuyên biệt theo lĩnh vực: Kết hợp các bộ dữ liệu đánh giá chuyên biệt theo lĩnh vực hoặc ngành để đánh giá tốt hơn hiệu suất của mô hình trong các kịch bản thực tế.

• Áp dụng MLOps cho các công cụ AI tạo sinh: Tự động hóa việc đánh giá LLM và hợp lý hóa quy trình. Thay vì tự đánh giá LLM của bạn sau mỗi vòng tinh chỉnh, hãy thiết lập một quy trình tự động để thực hiện điều này. Bằng cách này, bạn không chỉ đánh giá mô hình riêng biệt mà còn xây dựng quy trình đánh giá ngay vào quy trình tinh chỉnh. Do đó, mỗi khi bạn tinh chỉnh mô hình của mình, nó sẽ được tự động đánh giá như bước cuối cùng. Điều này giúp loại bỏ nhu cầu thực hiện các bước thủ công riêng biệt để đánh giá mô hình của bạn, làm cho quá trình phát triển tổng thể hiệu quả và liền mạch hơn.

Mặc dù không có một giải pháp hoàn hảo duy nhất cho việc đánh giá LLM, việc áp dụng các phương pháp hay nhất và cập nhật thông tin về các nghiên cứu đang diễn ra sẽ cho phép bạn liên tục cải thiện các phương pháp đánh giá của mình và đảm bảo ứng dụng thành công của chúng trong các dự án thực tế.