Durante muito tempo, os humanos foram mobilizados para executar algumas das tarefas mais redundantes em nome de processos e fluxos de trabalho. Esta dedicação do poder humano para realizar trabalhos monótonos resultou na redução da utilização de capacidades e recursos na resolução de preocupações que realmente exigem capacidades humanas.
No entanto, com o aparecimento da Inteligência Artificial (IA), especificamente da Gen AI e das suas tecnologias aliadas, como os Large Language Models (LLMs), automatizámos com sucesso tarefas redundantes. Isso abriu caminho para que os humanos refinassem suas habilidades e assumissem responsabilidades de nicho que têm impacto real no mundo real.
Simultaneamente, as empresas descobriram um novo potencial para a IA na forma de casos de uso e aplicações em diversos fluxos, contando cada vez mais com eles para obter insights, ações acionáveis, resoluções de conflitos e até mesmo previsões de resultados. Estatísticas também revelam que, até 2025, mais de 750 milhões de aplicativos serão alimentados por LLMs.
À medida que os LLMs ganham maior destaque, cabe a nós, especialistas em tecnologia e empresas de tecnologia, desbloquear o nível 2, que se baseia em aspectos de IA responsáveis e éticos. Com os LLMs influenciando decisões em domínios sensíveis, como saúde, jurídico, cadeia de suprimentos e muito mais, a exigência de modelos infalíveis e herméticos torna-se inevitável.
Então, como podemos garantir que os LLMs sejam confiáveis? Como adicionamos uma camada de credibilidade e responsabilidade ao desenvolver LLMs?
Avaliação LLM é a resposta. Neste artigo, detalharemos de forma anedótica o que é avaliação LLM, alguns Métricas de avaliação LLM, sua importância e muito mais.
Vamos começar.
O que é avaliação LLM?
Em palavras mais simples, a avaliação LLM é o processo de avaliar a funcionalidade de um LLM em aspectos que envolvem:
- Precisão
- Avançada
- Confiança
- E segurança
A avaliação de um LLM serve como um testemunho do seu desempenho e dá aos desenvolvedores e partes interessadas uma compreensão clara dos seus pontos fortes, limitações, escopo de melhoria e muito mais. Essas práticas de avaliação também garantem que os projetos de LLM sejam consistentemente otimizados e calibrados para que estejam perpetuamente alinhados com os objetivos de negócios e os resultados pretendidos.
[Leia também: IA multimodal: o guia completo para treinamento de dados e aplicativos de negócios]
Por que precisamos avaliar LLMs?
LLMs como GPT 4.o, Gemini e outros estão se tornando cada vez mais parte integrante de nossa vida cotidiana. Além dos aspectos do consumidor, as empresas estão a personalizar e a adoptar LLMs para executar uma infinidade de tarefas organizacionais através da implementação de chatbots, na área da saúde para automatizar o agendamento de consultas, na logística para gestão de frotas e muito mais.
À medida que aumenta a dependência dos LLMs, torna-se crucial que tais modelos gerem respostas precisas e contextuais. O processo de Avaliação LLM se resume a fatores como:
- Melhorar a funcionalidade e o desempenho dos LLMs e fortalecer a sua credibilidade
- Melhorar a segurança, garantindo a mitigação de preconceitos e a geração de respostas prejudiciais e de ódio
- Atender às necessidades dos usuários para que eles sejam capazes de gerar respostas semelhantes às humanas em situações casuais e críticas
- Identificar lacunas em termos de áreas em que um modelo precisa de melhorias
- Otimizando a adaptação de domínio para integração perfeita no setor
- Testando suporte multilíngue e muito mais
Aplicações da avaliação de desempenho LLM
LLMs são implantações críticas nas empresas. Mesmo sendo uma ferramenta para o consumidor, os LLMs têm sérias implicações na tomada de decisões.
É por isso que avaliá-los com rigor vai além de um exercício acadêmico. É um processo rigoroso que precisa ser inculcado em nível cultural para garantir que as consequências negativas sejam evitadas.
Para lhe dar uma ideia rápida de por que as avaliações LLM são importantes, aqui estão alguns motivos:
Avalie o desempenho
O desempenho do LLM é algo que é otimizado de forma consistente, mesmo após a implantação. Suas avaliações fornecem uma visão geral de como eles entendem a linguagem e as informações humanas, como processam requisitos com precisão e como recuperam informações relevantes.
Isso é feito extensivamente incorporando diversas métricas que estão alinhadas com o LLM e os objetivos de negócios.
Identificar e mitigar preconceitos
As avaliações LLM desempenham um papel crucial na detecção e eliminação de preconceitos dos modelos. Durante a fase de treinamento do modelo, são introduzidos preconceitos por meio de conjuntos de dados de treinamento. Esses conjuntos de dados muitas vezes resultam em resultados unilaterais que são intrinsecamente preconceituosos. E as empresas não podem dar-se ao luxo de lançar LLM carregados de preconceitos. Para remover consistentemente o preconceito dos sistemas, são realizadas avaliações para tornar o modelo mais objetivo e ético.
Avaliação da verdade fundamental
Este método analisa e compara os resultados gerados pelo LLMS com fatos e resultados reais. Ao rotular os resultados, os resultados são avaliados em relação à sua precisão e relevância. Este aplicativo permite que os desenvolvedores entendam os pontos fortes e as limitações do modelo, permitindo-lhes tomar ainda mais medidas corretivas e técnicas de otimização.
Comparação de modelos
As integrações de LLMs em nível empresarial envolvem diversos fatores, como a proficiência do domínio do modelo, os conjuntos de dados nos quais ele foi treinado e muito mais. Durante a fase de pesquisa objetiva, os LLMs são avaliados com base em seus modelos para ajudar as partes interessadas a compreender qual modelo ofereceria os melhores e mais precisos resultados para sua linha de negócios.
Estruturas de avaliação LLM
Existem diversas estruturas e métricas disponíveis para avaliar a funcionalidade dos LLMs. No entanto, não existe uma regra prática a implementar e a preferência por um Estrutura de avaliação LLM se resume a requisitos e objetivos específicos do projeto. Sem ser muito técnico, vamos entender alguns frameworks comuns.
Avaliação específica do contexto
Esta estrutura compara o domínio ou contexto de negócios de uma empresa e seu propósito abrangente em relação à funcionalidade do LLM que está sendo construído. Esta abordagem garante que as respostas, o tom, a linguagem e outros aspectos dos resultados sejam adaptados ao contexto e à relevância e que não haja dotações para evitar danos à reputação.
Por exemplo, um LLM concebido para ser implementado em escolas ou instituições académicas será avaliado quanto à linguagem, preconceito, desinformação, toxicidade e muito mais. Por outro lado, um LLM sendo implantado como um chatbot para uma loja de comércio eletrônico será avaliado quanto à análise de texto, precisão da saída gerada, capacidade de resolver conflitos com o mínimo de conversa e muito mais.
Para melhor compreensão, aqui está uma lista de métricas de avaliação ideais para avaliação específica do contexto:
| Relevância | A resposta do modelo está alinhada com o prompt/consulta do usuário? |
| Precisão de perguntas e respostas | Isso avalia a capacidade de um modelo de gerar respostas a solicitações diretas e diretas. |
| Pontuação BLEU | Abreviado como Bilingual Evaluation Understudy, avalia o resultado de um modelo e as referências humanas para ver quão próximas as respostas estão das de um ser humano. |
| Toxicidade | Isso verifica se as respostas são justas e limpas, desprovidas de conteúdo prejudicial ou de ódio. |
| Pontuação ROGUE | ROGUE significa Recall-oriented Understudy For Gisting Evaluation e compreende a proporção entre o conteúdo de referência e o resumo gerado. |
| Alucinação | Quão precisa e factualmente correta é uma resposta gerada pelo modelo? O modelo alucina respostas ilógicas ou bizarras? |
Avaliação orientada pelo usuário
Considerado o padrão ouro de avaliações, envolve a presença de um ser humano no escrutínio do desempenho do LLM. Embora seja incrível compreender as complexidades envolvidas nas instruções e nos resultados, muitas vezes é demorado, especificamente quando se trata de ambições em grande escala.
Métricas de UI/UX
Há o desempenho padrão de um LLM de um lado e a experiência do usuário, do outro. Ambos têm diferenças marcantes quando se trata de escolher métricas de avaliação. Para iniciar o processo, você pode considerar fatores como:
- Satisfação do usuário: como o usuário se sente ao usar um LLM? Eles ficam frustrados quando suas instruções são mal interpretadas?
- Tempo de resposta: os usuários acham que o modelo leva muito tempo para gerar uma resposta? Quão satisfeitos estão os usuários com a funcionalidade, velocidade e precisão de um modelo específico?
- Recuperação de erros: Erros acontecem, mas um modelo retifica efetivamente seu erro e gera uma resposta apropriada? Mantém a sua credibilidade e confiança ao gerar respostas ideais?
As métricas de experiência do usuário definem um Referência de avaliação LLM nesses aspectos, dando aos desenvolvedores insights sobre como otimizá-los para desempenho.
Tarefas de referência
Uma das outras estruturas proeminentes inclui avaliações como MT Bench, AlpacaEval, MMMU, GAIA e muito mais. Essas estruturas compreendem conjuntos de perguntas e respostas padronizadas para avaliar o desempenho dos modelos. Uma das principais diferenças entre as outras abordagens é que são estruturas genéricas ideais para análises objetivas de LLMs. Funcionam sobre conjuntos de dados genéricos e podem não fornecer informações cruciais para a funcionalidade dos modelos no que diz respeito a domínios, intenções ou propósitos específicos.
Avaliação do modelo LLM vs. Avaliação do sistema LLMz
Vamos nos aprofundar um pouco mais na compreensão dos diferentes tipos de técnicas de avaliação de LLM. Ao se familiarizarem com um espectro abrangente de metodologias de avaliação, os desenvolvedores e as partes interessadas ficam em melhor posição para avaliar melhor os modelos e alinhar contextualmente seus objetivos e resultados.
Além da avaliação do modelo LLM, existe um conceito distinto chamado avaliação do sistema LLM. Enquanto o primeiro ajuda a avaliar o desempenho e as capacidades objetivas de um modelo, a avaliação do sistema LLM avalia o desempenho de um modelo em um contexto, ambiente ou estrutura específica. Isso dá ênfase ao domínio de um modelo e à aplicação do mundo real e à interação do usuário em torno dele.
| Avaliação de modelo | Avaliação do Sistema |
| Ele se concentra no desempenho e na funcionalidade de um modelo. | Ele se concentra na eficácia de um modelo em relação ao seu caso de uso específico. |
| Avaliação genérica e abrangente em diversos cenários e métricas | Engenharia e otimização imediatas para aprimorar a experiência do usuário |
| Incorporação de métricas como coerência, complexidade, MMLU e muito mais | Incorporação de métricas como recall, precisão, taxas de sucesso específicas do sistema e muito mais |
| Os resultados da avaliação influenciam diretamente o desenvolvimento fundamental | Os resultados da avaliação influenciam e melhoram a satisfação e a interação do usuário |
Compreendendo as diferenças entre avaliações online e offline
Os LLMs podem ser avaliados online e offline. Cada um oferece seu próprio conjunto de prós e contras e é ideal para requisitos específicos. Para entender isso melhor, vamos analisar as diferenças.
| Avaliação on-line | Avaliação off-line |
| A avaliação acontece entre LLMs e dados reais alimentados pelo usuário. | Isso é conduzido em um ambiente de integração consciente com conjuntos de dados existentes. |
| Isso captura o desempenho de um LLM ao vivo e mede a satisfação e o feedback do usuário em tempo real. | Isso garante que o desempenho atenda aos critérios básicos de funcionamento elegíveis para que o modelo seja colocado em operação. |
| Isto é ideal como um exercício pós-lançamento, otimizando ainda mais o desempenho do LLM para melhorar a experiência do usuário. | Isto é ideal como um exercício de pré-lançamento, deixando o modelo pronto para o mercado. |
Melhores práticas de avaliação LLM
Embora o processo de avaliação de LLMs seja complexo, uma abordagem sistemática pode torná-lo perfeito tanto nos aspectos de operações de negócios quanto nas funcionalidades do LLM. Vejamos algumas práticas recomendadas para avaliar LLMs.
Incorporar LLMOps
Filosoficamente, o LLMOps é semelhante ao DevOps, concentrando-se predominantemente na automação, no desenvolvimento contínuo e no aumento da colaboração. A diferença aqui é que o LLMOps fundamenta a colaboração entre cientistas de dados, equipes de operações e desenvolvedores de aprendizado de máquina.
Além disso, também auxilia na automatização de pipelines de aprendizado de máquina e possui estruturas para monitorar consistentemente o desempenho do modelo para feedback e otimização. Toda a incorporação de LLMOps garante que seus modelos sejam escalonáveis, ágeis e confiáveis, além de garantir que estejam em conformidade com mandatos e estruturas regulatórias.
Avaliação máxima do mundo real
Uma das maneiras testadas pelo tempo de implementar um processo de avaliação de LLM hermético é realizar o máximo possível de avaliações no mundo real. Embora as avaliações em ambientes controlados sejam boas para avaliar a estabilidade e funcionalidade do modelo, o teste decisivo reside quando os modelos interagem com humanos do outro lado. Eles são propensos a cenários inesperados e bizarros, obrigando-os a aprender novas técnicas e mecanismos de resposta.
Um arsenal de métricas de avaliação
Uma abordagem monolítica para caracterizar métricas de avaliação apenas traz uma síndrome de visão de túnel para modelar desempenhos. Para uma visão mais holística que ofereça uma visão abrangente do desempenho do LLM, sugerimos que você tenha uma métrica de análise diversificada.
Deve ser o mais amplo e exaustivo possível, incluindo coerência, fluência, precisão, relevância, compreensão contextual, tempo necessário para recuperação e muito mais. Quanto mais pontos de contato de avaliação, melhor será a otimização.
[Leia também: O toque humano: avaliando a eficácia dos LLMs no mundo real]
Medidas críticas de benchmarking para otimizar o desempenho do LLM
O benchmarking de um modelo é essencial para garantir que os processos de refinamento e otimização sejam iniciados. Para preparar o caminho para um processo de benchmarking contínuo, é necessária uma abordagem sistemática e estruturada. Aqui, identificamos um processo de 5 etapas que o ajudará a conseguir isso.
- Curadoria de tarefas de benchmark que envolvem diversas tarefas simples e complexas para que o benchmarking aconteça em todo o espectro de complexidades e capacidades de um modelo
- Preparação de conjunto de dados, apresentando conjuntos de dados exclusivos e livres de preconceitos para avaliar o desempenho de um modelo
- Incorporação de gateway LLM e processos de ajuste fino para garantir que os LLMs lidem perfeitamente com tarefas linguísticas
- Avaliações usando as métricas corretas para abordar objetivamente o processo de benchmarking e estabelecer uma base sólida para a funcionalidade do modelo
- Análise de resultados e feedback iterativo, desencadeando um ciclo de processo de otimização de inferência para refinamento adicional do desempenho do modelo
A conclusão deste processo de 5 etapas lhe dará uma compreensão holística do seu LLM e sua funcionalidade por meio de diversos cenários e métricas. Como resumo das métricas de avaliação de desempenho utilizadas, aqui está uma tabela rápida:
| métrico | Propósito | Caso de uso |
| Perplexidade | Para medir qualquer incerteza na previsão dos próximos tokens | Proficiência em língua |
| ROGUE | Para comparar o texto de referência e a saída de um modelo | Tarefas específicas de resumo |
| Diversidade | Para avaliar a variedade de resultados gerados | Variação e criatividade nas respostas |
| Avaliação Humana | Ter humanos no circuito para determinar a compreensão subjetiva e a experiência com um modelo | Coerência e relevância |
Avaliação LLM: um processo complexo, mas indispensável
Avaliar LLMs é altamente técnico e complexo. Dito isto, é também um processo que não pode ser ignorado dada a sua crucialidade. Para o melhor caminho a seguir, as empresas podem misturar e combinar estruturas de avaliação LLM para encontrar um equilíbrio entre a avaliação da funcionalidade relativa dos seus modelos e a sua otimização para integração de domínio na fase GTM (Go To Market).
Além de sua funcionalidade, a avaliação LLM também é crítica para aumentar a confiança nos sistemas de IA construídos pelas empresas. Como Shaip é um defensor de estratégias e abordagens de IA éticas e responsáveis, sempre garantimos e defendemos táticas de avaliação rigorosas.
Nós realmente acreditamos que este artigo apresentou a você o conceito de avaliação de LLMs e que você tem uma ideia melhor de como isso é crucial para a inovação segura e protegida e o avanço da IA.
