Пока одни спорят, заменит ли ИИ людей, другие уже выбирают, какую нейросеть поставить себе в напарники. ChatGPT, Claude, Mistral, а еще китайские модели, которые неожиданно набирают популярность — надо бы разобраться в этом хаосе.

Не стоит полагаться только на отзывы или случайные тесты. Разбираемся, по каким критериям действительно стоит оценивать LLM, чтобы выбрать мощную и полезную модель, а не просто хорошо обученного бота.

Нейросети – мощный инструмент, который уже меняет бизнес. Но обычно все сводится к общим словам: «ИИ помогает в маркетинге», «Нейросети улучшают сервис»… Звучит красиво, но где конкретика? Мы нашли реальные кейсы: как крупные компании уже используют искусственный интеллект, что из этого вышло и какие технологии стоят за успехом.

Большие языковые модели (LLM) в последнее время стремительно развиваются и несут в себе потенциал для кардинального преобразования ИИ. Точная оценка моделей LLM крайне важна, поскольку:

• Компании должны выбирать генеративные AI-модели для внедрения в работу. Базовых моделей LLM сейчас множество, и для каждой есть различные их модификации.

• После выбора модели будет проходить fine-tuning. И если производительность модели не измерена с достаточной точностью, пользователи не смогут оценить эффективность своих усилий.

Таким образом, необходимо определить:

• Оптимальные методы оценки моделей

• Подходящий тип данных для обучения и тестирования моделей

Поскольку оценка систем LLM является многомерной задачей, важно разработать комплексную методологию измерения их производительности. В этой статье рассматриваются основные проблемы существующих методов оценки и предлагаются решения для их устранения.

AI-агенты уже решают реальные задачи — от обслуживания клиентов до сложной аналитики данных. Но как убедиться, что они действительно эффективны? Ответ заключается в комплексной оценке AI-агентов.

Чтобы AI-система была надежной и последовательной, важно понимать типы AI-агентов и уметь их правильно оценивать. Для этого используются продвинутые методики и проверенные фреймворки оценки AI-агентов.

В этой статье мы рассмотрим ключевые метрики, лучшие практики и основные вызовы, с которыми сталкиваются компании при оценке AI-агентов в корпоративных средах.

2023 - 2024 годы стали переломными для искусственного интеллекта. Развитие технологий ускорилось, а внедрение нейросетей затронуло буквально все сферы жизни. Мощные мультимодальные модели, такие как GPT-4 от OpenAI и Gemini Ultra от Google, теперь способны анализировать не только текст, но и изображения, аудио, код и даже сложные бизнес-данные.

И вроде бы все здорово — ИИ избавляет нас от рутины, ускоряет работу и помогает автоматизировать процессы. Но вместе с этим появляется и тревога: а не останемся ли мы без работы? Этот страх небезоснователен — согласно анализу Goldman Sachs, к 2035 году из-за ИИ может исчезнуть до 300 миллионов рабочих мест по всему миру. Однако прогноз McKinsey Global Institute немного сглаживает панику: к 2030 году появится 20–50 миллионов новых профессий.

Так какие же специальности ИИ уже успешно вытесняет, а какие пока держатся — давайте разбираться.

Понедельник, 27 января, начался с крупнейшего однодневного падения компании в истории фондового рынка США. Акции NVIDIA упали на 18%, а прибыль снизилась на $589 миллиардов. А все из-за китайской версии «синего кита» — точнее, выхода ИИ-модели DeepSeek-R1. Издание The New Yorker назвало ситуацию «Sputnik moment», по аналогии с отправкой первого человека в космос. Тогда США осознали свое отставание от технического прогресса — и вот опять.

Но почему это вдруг произошло так резко? Ведь DeepSeek и другие китайские, европейские нейросети существовали и до 2025 года. Давайте разберемся, почему все вдруг обратили внимание на чат-бота из Поднебесной, когда вокруг так много аналогов.

Помните ситуацию, когда Gemini излишне старался быть политкорректным и отображал на всех сгенерированных изображениях только представителей небелых рас? Хотя это могло показаться забавным для многих, данный инцидент наглядно показал, что по мере роста возможностей больших языковых моделей (LLM) возрастают и их уязвимости. Это связано с тем, что сложность модели прямо пропорциональна размеру её выходного пространства, что, в свою очередь, создаёт больше возможностей для нежелательных рисков безопасности, таких как раскрытие личной информации и генерация дезинформации, предвзятости, разжигания ненависти или вредоносного контента. В случае с Gemini были выявлены серьёзные внутренние искажения, обусловленные составом обучающих данных, что и отразилось в его результатах.

В последнее время разработка и развертывание больших языковых моделей (LLM) стали ключевыми в формировании интеллектуальных приложений в различных областях. Но реализация этого потенциала требует строгого и систематического процесса оценки. Прежде чем углубляться в метрики и вызовы, связанные с оценкой LLM-систем, стоит задуматься: не сводится ли ваш процесс оценки к бесконечному циклу запуска LLM-приложений на наборе промптов, ручному анализу выходных данных и субъективной оценке их качества? Если да, то пора осознать, что оценка — это не разовая процедура, а многоэтапный итеративный процесс, оказывающий значительное влияние на производительность и жизненный цикл вашей LLM-системы. С развитием LLMOps (расширения MLOps, адаптированного для больших языковых моделей) интеграция процессов CI/CE/CD (непрерывная интеграция, непрерывная оценка и непрерывное развертывание) становится неотъемлемой частью управления жизненным циклом LLM-приложений.

Итеративный характер оценки включает в себя несколько ключевых компонентов. Во-первых, необходимо постоянно обновлять и улучшать тестовый датасет. Во-вторых, важно выбирать и внедрять метрики оценки, наиболее подходящие для конкретного сценария использования. Наконец, надежная инфраструктура оценки позволяет проводить тестирование в реальном времени на протяжении всего жизненного цикла LLM-приложения. Крайне важно признать значимость оценки как непрерывного и динамического процесса. Это компас, помогающий разработчикам и исследователям совершенствовать и оптимизировать LLM для повышения производительности и практического применения.

В этой статье я научу вас, как оценивать LLM-чат-ботов, чтобы понять, достаточно ли они убедительны, чтобы сойти за реальных людей. Но что еще важнее, вы сможете использовать результаты этой оценки, чтобы понять, как улучшить своего LLM-чат-бота, например, изменив промпт или саму LLM-модель.

В этой статье вы узнаете:

* Разницу между оценкой LLM-чат-ботов и стандартной оценкой LLM

* Различные подходы к оценке LLM-диалогов

* Различные типы метрик для оценки LLM-чат-ботов

* Как реализовать оценку LLM-диалогов в коде с использованием DeepEval

Оценка LLM-систем вручную — это утомительное, времязатратное и порой раздражающее занятие. Поэтому, если вам приходилось многократно прогонять набор промптов, чтобы вручную проверять каждый вывод LLM, вас обрадует, что эта статья научит вас всему необходимому для правильной оценки LLM и обеспечения долгосрочной эффективности вас и вашего приложения на основе LLM.

Оценка LLM относится к процессу обеспечения соответствия выходных данных LLM человеческим ожиданиям, которые могут варьироваться от этических и безопасных соображений до более практических критериев, таких как правильность и релевантность выходных данных LLM. С инженерной точки зрения эти выходные данные LLM часто можно найти в форме тестовых кейсов, в то время как критерии оценки формализуются в виде метрик оценки LLM.

На повестке дня:

В чем разница между оценкой LLM и оценкой системы LLM, а также их преимущества

Офлайн-оценки, что такое бенчмарки системы LLM, как создавать наборы данных для оценки и выбирать правильные метрики оценки LLM, а также распространенные ошибки

Оценки в реальном времени и их польза для улучшения наборов данных для офлайн-оценок

Реальные примеры использования систем LLM и как их оценивать, включая chatbotQA и Text-SQL

Независимо от того, улучшаете ли вы точность модели путем дообучения или улучшаете контекстную релевантность системы генерации с дополненной выборкой (RAG), понимание того, как разрабатывать и выбирать подходящий набор метрик оценки LLM для вашего варианта использования, является обязательным для построения надежного конвейера оценки LLM.

В этой статье вы научитесь всему, что нужно знать о метриках оценки LLM, включая примеры кода. Мы рассмотрим следующие вопросы:

Что такое метрики оценки LLM, как их можно использовать для оценки систем LLM, а также распространенные ошибки и что делает метрики отличными.

Различные методы вычисления метрик оценки LLM и почему подход LLM-as-a-judge («LLM как судья») является наиболее эффективным.

Как реализовать и выбрать подходящий набор метрик оценки LLM с использованием библиотеки DeepEval (GitHub: DeepEval).

Генерация с дополненной выборкой (RAG) — это метод, который соединяет внешние источники данных для улучшения вывода больших языковых моделей (LLM). Этот метод идеально подходит для LLM для доступа к частным или специфичным для предметной области данным и решения проблем, связанных с галлюцинациями. Поэтому RAG широко используется для поддержки многих приложений GenAI, таких как чат-боты AI и системы рекомендаций.

Базовый RAG обычно объединяет векторную базу данных и LLM, где векторная база данных хранит и извлекает контекстную информацию для пользовательских запросов, а LLM генерирует ответы на основе извлеченного контекста. Этот подход хорошо работает во многих случаях, однако он испытывает трудности со сложными задачами, такими как многоадресное рассуждение или ответы на вопросы, требующие соединения разрозненных фрагментов информации.

Например, вопрос «Какое имя было дано сыну человека, который победил узурпатора Аллектуса?»

GraphRAG предоставляет «граф знаний» LLM. В отличие от текстовых документов, эти структуры данных четко отображают взаимосвязи между объектами.

С каждым днем растут страхи и сомнения относительно законов масштабирования ИИ. Большинство предсказателей отрасли ИИ утверждают об окончании законов масштабирования, которые за последние несколько лет привели к мгновенному улучшению возможностей больших языковых моделей (LLM). К ним присоединились журналисты, вооружившись неопределенной информацией о неспособности моделей успешно масштабироваться из-за предполагаемой низкой производительности. Критики также указывают на исчерпание доступных данных для обучения и замедление масштабирования оборудования для обучения.

Языковые модели, или LLM, продолжают впечатлять своим развитием. Технологии становятся умнее, их возможности шире, а применение в бизнесе и жизни — еще полезнее. В 2024 году LLM обрели зрение и память, получили доступ к актуальной информации и подтянули знания в кодинге. Чего ожидать от 2025 года? Собрал наиболее правдоподобные прогнозы и добавил свои. Спойлер: Джарвиса, который будет делать за нас всю работу, ждать не стоит.

В ноябре в ТОП-10 в «LLM Benchmark» произошло много изменений. Также произошли некоторые изменения в том, как мы создаем продукты на основе LLM. Давайте приступим.

Генерация дополненного извлечения (RAG) стала самым популярным способом предоставления LLM дополнительного контекста для создания адаптированных выходных данных. Это отлично подходит для приложений LLM, таких как чат-боты или агенты ИИ, поскольку RAG предоставляет пользователям гораздо более контекстуальный опыт, выходящий за рамки данных, на которых обучались LLM, такие как GPT-4.

Неудивительно, что практикующие LLM столкнулись с проблемами оценки приложений RAG во время разработки. Но благодаря исследованиям, проведенным RAGA, оценка общих характеристик генератора-извлекателя систем RAG в 2024 году является в некоторой степени решенной проблемой. Однако создание приложений RAG до сих пор остается проблемой — вы можете использовать неправильную модель встраивания, плохую стратегию фрагментации или выводить ответы в неправильном формате, что как раз и пытаются решить такие фреймворки, как LlamaIndex.

Но теперь, по мере того как архитектуры RAG становятся все более сложными, а сотрудничество между специалистами LLM в этих проектах усиливается, возникновение критических изменений становится более частым, чем когда-либо.

Нейросети научились писать симфонию и превращать холсты в шедевры. Они умеют даже чувствовать и сопереживать. Если попросить ChatGPT написать грустный стих или весело описать процесс теплообмена — справится быстро не хуже профессионального поэта. А вот умение искусственного интеллекта решать моральные дилеммы и логические задачи пока под вопросом. Нейросети все еще обучают мыслить как человек и выбирать правильные решения там, где их нет. 

Если модель справляется с логическими задачами, она точно сможет помочь в сложных рабочих процессах. А если ответы совпадают с вашими моральными взглядами, то советы ощущаются как разговор с другом, а не с бездушной машиной.

Проверим самые передовые модели с помощью сервиса LLMArena. Это бесплатная платформа, где можно тестировать сразу две нейросети, чтобы выбрать лучшую для себя. Главная фишка сервиса — анонимное сравнение. Система сама выбирает модели и скрывает их названия, чтобы выбор был честным и объективным. Настоящий поединок искусственного интеллекта, где побеждает сильнейший.

Давайте посмотрим, как разные модели справятся с моральными дилеммами и задачками на логику.

«У меня такое чувство, что решений для оценки LLM больше, чем проблем, связанных с их оценкой», — сказал Дилан, руководитель отдела ИИ в компании из списка Fortune 500.

И я полностью согласен — кажется, что каждую неделю появляется новый репозиторий с открытым исходным кодом, пытающийся сделать то же самое, что и другие 30+ уже существующих фреймворков. В конце концов, чего действительно хочет Дилан, так это фреймворка, пакета, библиотеки, как угодно, который просто количественно оценил бы производительность LLM (приложения), которую он хочет запустить в продакшен.

Итак, как человек, который когда-то был на месте Дилана, я составил список из 5 лучших фреймворков для оценки LLM, существующих в 2024 году :) 😌

Начнем!

В постоянно развивающемся мире машинного обучения и искусственного интеллекта разработка приложений языковых моделей, в частности систем генерации дополненного извлечения (RAG), становится все более сложной. Однако настоящая проблема возникает не во время первоначального создания, а при постоянном обслуживании и улучшении этих приложений. Именно здесь в игру вступает RAGAS — оценочная библиотека, предназначенная для предоставления метрик для конвейеров RAG. В этой статье мы рассмотрим библиотеку RAGAS и научим вас использовать ее для оценки конвейеров RAG.