Практическое руководство: Создание модульной оценки LLM с помощью Google Generative AI и LangChain

Оценка LLM (языковых моделей) стала центральной задачей для повышения надежности и полезности искусственного интеллекта как в академической, так и в промышленной сферах. С расширением возможностей этих моделей возникает необходимость в строгих, воспроизводимых и многогранных методах оценки. В этом руководстве мы рассматриваем одну из наиболее актуальных задач в этой области: систематическую оценку сильных и слабых сторон LLM по различным показателям производительности.

Подход и инструменты

Используя передовые модели Generative AI от Google в качестве эталонов и библиотеку LangChain как инструмент для организации, мы предлагаем надежный и модульный процесс оценки, адаптированный для реализации в Google Colab. Эта структура сочетает оценку по критериям, охватывающим правильность, актуальность, связность и сжатость, с парными сравнениями моделей и богатой визуальной аналитикой для получения детализированных и практических выводов.

Установка необходимых библиотек

Для создания и выполнения рабочих процессов на базе ИИ, установим ключевые библиотеки Python:

!pip install langchain langchain-google-genai ragas pandas matplotlib

Создание набора данных для оценки

Мы создаем небольшой набор данных, сопоставляя пять вопросов с соответствующими ответами, что упрощает бенчмаркинг ответов LLM против заранее определенных правильных ответов.

Настройка моделей

Настраиваем различные модели Google Generative AI для сравнения, чтобы вы могли легко сопоставить их результаты.

Генерация ответов

Генерируем ответы от каждой модели на вопросы из набора данных и обрабатываем возможные ошибки.

Оценка ответов

Используем различные критерии для оценки ответов моделей, что позволяет выявить точность, актуальность и связность ответов.

Визуализация результатов

Результаты оценки визуализируются с помощью столбчатых диаграмм и радарных графиков, что позволяет быстро выявить относительные сильные и слабые стороны каждой модели.

Сохранение результатов

Экспортируем результаты в CSV-файлы для дальнейшего анализа и отчетности.

Заключение

Введение в модульную и многофункциональную оценку производительности LLM позволяет исследователям и разработчикам получить полезные и обоснованные выводы, что улучшает выбор и внедрение моделей.

Дальнейшие шаги

Следующие шаги могут включать:

• Автоматизация процессов, где ИИ может добавить наибольшую ценность.
• Определение ключевых показателей эффективности (KPI) для оценки влияния инвестиций в ИИ.
• Выбор инструментов, соответствующих вашим потребностям.
• Начало с небольшого проекта и поэтапное расширение использования ИИ.

Если вам нужна помощь в управлении ИИ в бизнесе, свяжитесь с нами по адресу hello@itinai.ru. Подписывайтесь на наш Telegram статьи для получения последних новостей о ИИ.