OpenAI представляет Evals API: Упрощенная оценка моделей для разработчиков

Значение Evals API

OpenAI представила Evals API, новый инструмент, который упрощает процесс оценки производительности больших языковых моделей (LLMs). Ранее оценки были доступны только через панель управления OpenAI, но теперь разработчики могут определять тесты, автоматизировать запуски оценок и работать с подсказками прямо в своих рабочих процессах.

Преимущества Evals API

Оценка производительности LLM часто была ручным и времязатратным процессом. С Evals API OpenAI предлагает системный подход к:

• Оценке производительности модели на пользовательских тестах
• Измерению улучшений в ходе итераций подсказок
• Автоматизации контроля качества в процессах разработки

Теперь каждый разработчик может рассматривать оценку как важный элемент цикла разработки, аналогично тому, как это делается в традиционной инженерии программного обеспечения.

Основные функции Evals API

• Определение пользовательских оценок: Разработчики могут писать свою логику оценки, расширяя базовые классы.
• Интеграция тестовых данных: Легкая интеграция наборов данных для оценки конкретных сценариев.
• Настройка параметров: Конфигурация модели, температуры, максимального количества токенов и других параметров генерации.
• Автоматизированные запуски: Запуск оценок через код и получение результатов программно.

Как начать работу с Evals API

Чтобы использовать Evals API, сначала установите пакет OpenAI для Python:

pip install openai

Затем вы можете запустить оценку, используя встроенную оценку, например, factuality_qna:

oai evals registry:evaluation:factuality_qna --completion_fns gpt-4 --record_path eval_

Пример использования: Оценка регрессии

OpenAI предоставляет пример создания оценщика регрессии с использованием API. Вот упрощенная версия:

from cs import mean_squared_error

class RegressionEval(.Eval):
    def run(self):
        predictions, labels = [], []
        for example in _examples():
            response = etion_fn(example['input'])
            predictions.append(float(response))
            labels.append(float(example['ideal']))
        mse = mean_squared_error(labels, predictions)
        yield _result(result="mse", score=-mse)

Бесшовная интеграция в рабочий процесс

Независимо от того, создаете ли вы чат-бота, движок суммирования или классификационную систему, оценки теперь могут быть запущены как часть вашего CI/CD процесса. Это гарантирует, что каждое обновление подсказки или модели сохраняет или улучшает производительность перед выходом в эфир.

Заключение

Запуск Evals API знаменует собой переход к надежным, автоматизированным стандартам оценки в разработке LLM. Предоставляя возможность настраивать, запускать и анализировать оценки программно, OpenAI позволяет командам уверенно разрабатывать и постоянно улучшать качество своих AI-приложений.

Дополнительные ресурсы

Чтобы узнать больше, ознакомьтесь с официальной документацией и примерами использования.

Как искусственный интеллект может преобразовать ваш подход к работе

Изучите, какие процессы можно автоматизировать, и найдите моменты в взаимодействии с клиентами, где искусственный интеллект может добавить наибольшую ценность. Определите важные KPI, чтобы убедиться, что ваши инвестиции в AI действительно приносят положительный эффект для бизнеса.

Выберите инструменты, которые соответствуют вашим потребностям и позволяют настраивать их в соответствии с вашими целями. Начните с небольшого проекта, соберите данные о его эффективности и постепенно расширяйте использование AI в вашей работе.

Если вам нужна помощь в управлении AI в бизнесе, свяжитесь с нами по адресу hello@itinai.ru. Чтобы быть в курсе последних новостей AI, подписывайтесь на наш Telegram https://t.me/itinai.

Посмотрите практический пример решения на основе AI: продажный бот, предназначенный для автоматизации взаимодействия с клиентами круглосуточно и управления взаимодействиями на всех этапах клиентского пути.