«`html
Применение большой языковой модели (LLM) в образовании
Большая языковая модель (LLM) — это продвинутый тип искусственного интеллекта, созданный для понимания и генерации текста, схожего с человеческим. Он обучен на огромном объеме данных, что позволяет выполнять различные задачи обработки естественного языка, такие как ответы на вопросы, сжатие содержания и ведение беседы.
Практические применения LLM в образовании
LLM революционизирует образование, выступая в роли чат-ботов, обогащающих образовательный опыт. Они предлагают персонализированное обучение, мгновенные ответы на вопросы студентов, помощь в изучении языка и упрощение сложных тем. Эти чат-боты демократизируют обучение, делая его более доступным и увлекательным. Они позволяют студентам учиться в своем собственном темпе и учитывать их индивидуальные потребности.
Оценка образовательных чат-ботов, работающих на основе LLM
Однако оценка образовательных чат-ботов, основанных на LLM, является сложной из-за их открытой природы и разговорного характера. Гибкие автоматизированные инструменты необходимы для эффективной оценки и улучшения этих чат-ботов, чтобы гарантировать, что они соответствуют своим образовательным целям.
FlexEval: инструмент для оценки производительности чат-ботов на основе ИИ
Для преодоления вызванных проблем была опубликована новая статья, представляющая FlexEval — инструмент с открытым исходным кодом, предназначенный для упрощения и настройки оценки систем на основе LLM. FlexEval позволяет пользователям повторно запускать разговоры, применять пользовательские метрики и оценивать новые и исторические взаимодействия. Он обеспечивает удобный интерфейс для создания и использования рубрик, интегрируется с различными LLM и обеспечивает безопасность конфиденциальных данных.
Пример применения FlexEval
Для проверки эффективности FlexEval были проведены две оценки. Первая проверяла безопасность модели с использованием набора данных Bot Adversarial Dialogue (BAD) для выявления вредных высказываний. Результаты оценивались с использованием API модерации OpenAI и рубрики для выявления «эффекта потакателя». Вторая оценка включала исторические разговоры между студентами и математическим репетитором из набора данных NCTE, где FlexEval классифицировал высказывания репетитора с использованием рубрик, оцененных LLM.
В заключение, FlexEval представляет собой гибкое и настраиваемое решение, обеспечивающее безопасность данных и легкую интеграцию с другими инструментами. При продолжающемся развитии продуктов, работающих на основе LLM в образовательных учреждениях, FlexEval важен для обеспечения надежности этих систем их предназначенной целью.
Посмотреть статью. Все права на этот исследовательский проект принадлежат его авторам.
Не забудьте подписаться на наш Twitter, присоединиться к нашему Telegram-каналу и группе в LinkedIn. Если вам понравилась наша работа, вам понравится и наша рассылка.
Не забудьте присоединиться к нашему подразделению по машинному обучению.
Найдите предстоящие вебинары по ИИ здесь.
Применение ИИ в вашем бизнесе
Если вы хотите использовать искусственный интеллект для развития своей компании, обратитесь к FlexEval, чтобы грамотно оценить его применимость в вашем бизнесе.
Проанализируйте, как ИИ может изменить вашу работу и определите, где можно применить автоматизацию, чтобы ваши клиенты извлекали выгоду из этого.
Выберите подходящее решение из разнообразных вариантов ИИ и внедряйте его постепенно, начиная с малых проектов и анализируя результаты.
Если вам нужны советы по внедрению ИИ, пишите нам на Telegram.
Ознакомьтесь с AI Sales Bot здесь.
Узнайте, как ИИ может изменить ваши процессы с решениями от AI Lab itinai.ru.
«`
