
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.