Понимание важности контекста в оценках ИИ
Пользователи языковых моделей часто задают вопросы, которые не имеют достаточной детализации, что усложняет понимание их потребностей. Например, вопрос «Какую книгу мне прочитать дальше?» зависит от личных предпочтений, в то время как «Как работают антибиотики?» требует различных ответов в зависимости от уровня знаний пользователя. Современные методы оценки часто игнорируют этот недостающий контекст, что приводит к несоответствующим оценкам. Ответ, восхваляющий кофе, может оказаться неуместным для человека с проблемами со здоровьем.
Текущие исследования и методологии
Предыдущие исследования сосредоточились на формировании уточняющих вопросов, чтобы разрешить неоднозначность в таких задачах, как вопрос-ответ, диалоговые системы и извлечение информации. Эти методы направлены на улучшение понимания намерений пользователя. Исследования по следованию инструкциям и персонализации подчеркивают необходимость адаптации ответов к характеристикам пользователя, включая уровень экспертизы, возраст и предпочтения в стиле. Кроме того, изучали, как языковые модели адаптируются к различным контекстам и предложили методы обучения для повышения этой адаптивности.
Контекстуализированные оценки: новый подход
Исследователи из Университета Пенсильвании, Института ИИ Аллена и Университета Мэриленда представили контекстуализированные оценки. Этот подход обогащает неясные запросы, добавляя синтетический контекст, представленный в виде пар вопросов и ответов, чтобы прояснить потребности пользователя в процессе оценки языковых моделей. Их результаты показывают, что введение контекста может значительно изменить результаты оценки, иногда меняя ранжирование моделей и увеличивая согласие оценщиков.
Влияние контекста на оценку моделей
В своем исследовании ученые разработали структуру для оценки производительности языковых моделей с более ясными, контекстуализированными запросами. Они выбрали неясные запросы из известных эталонных наборов данных и обогатили их парами последующих вопросов и ответов, которые имитируют контексты, специфичные для пользователей. Оценка включала сбор ответов от различных языковых моделей и сравнение их в двух условиях: с оригинальным запросом и с добавленным контекстом. Эта методология эффективно измеряет, как контекст влияет на ранжирование моделей, согласие оценщиков и критерии оценки.
Ключевые выводы
Включение контекста, такого как намерение пользователя или аудитория, значительно улучшает оценку моделей. Этот подход повышает согласие между оценщиками на 3-10% и в некоторых случаях может изменить ранжирование моделей. Например, GPT-4 превзошел Gemini-1.5-Flash только при наличии контекстной информации. Без контекста оценки склонны сосредотачиваться на поверхностных характеристиках, таких как тон или беглость, в то время как контекст смещает акцент на точность и полезность. Стандартные выходные данные моделей часто отражают западные, формальные и общие предвзятости, что делает их менее эффективными для разнообразных пользователей. Текущие эталонные методы, которые игнорируют контекст, рискуют дать недостоверные результаты, подчеркивая необходимость оценок, которые соответствуют контекстно-насыщенным запросам с соответствующими оценочными рубриками, адаптированными к потребностям пользователей.
Заключение
Многие запросы пользователей, направленные на языковые модели, являются размытыми и не содержат важного контекста, такого как намерение или уровень экспертизы. Эта неоднозначность делает оценки субъективными и ненадежными. Предложенные контекстуализированные оценки, которые обогащают запросы актуальными последующими вопросами и ответами, помогают сместить акцент с поверхностных характеристик на значимые критерии, такие как полезность. Этот метод также выявляет скрытые предвзятости в ответах модели, особенно те, которые исходят из предположений WEIRD (Западные, Образованные, Индустриализированные, Богатые, Демократические). Хотя исследование использует ограниченный диапазон типов контекста и применяет некоторые автоматизированные оценки, оно настоятельно призывает к более осознанным оценкам в будущих исследованиях.
Часто задаваемые вопросы (FAQ)
- Как контекст влияет на качество ответов ИИ? Контекст позволяет языковым моделям лучше понять намерения пользователей, что приводит к более точным и полезным ответам.
- Какие примеры контекстуализированных запросов существуют? Примером может служить уточняющий вопрос, такой как «Как работает антибиотик для человека, у которого есть аллергия на пенициллин?»
- Каковы преимущества использования контекстуализированных оценок? Они повышают согласие оценщиков и улучшают ранжирование моделей, делая результаты более надежными.
- Что такое WEIRD-предвзятость в языковых моделях? Это предвзятость, которая возникает из-за того, что модели обучаются на данных, которые в основном отражают западные, образованные и богатые сообщества.
- Как можно избежать неоднозначности в запросах? Используйте уточняющие вопросы и обеспечьте более конкретные контекстуальные данные при формулировании запроса.
- Какие методы улучшения контекста вы можете порекомендовать? Регулярно проводите анализ пользовательских запросов и адаптируйте модели в зависимости от полученных данных.
Лучшие практики и лайфхаки
Чтобы максимально использовать контекстуализированные оценки, следуйте этим рекомендациям:
- Регулярно обновляйте данные для обучения моделей, чтобы они могли адаптироваться к изменениям в языке и предпочтениях пользователей.
- Используйте A/B тестирование для оценки влияния контекста на качество ответов.
- Обучайте команды задать правильные уточняющие вопросы, чтобы уменьшить неопределенность.
- Внедряйте механизмы обратной связи от пользователей, чтобы улучшить понимание их потребностей.
- Обратите внимание на культурные различия, чтобы избежать предвзятостей в ответах.
