Didelių kalbų modeliai (LLM) greitai keičia dirbtinio intelekto (AI) sritį, skatina naujoves nuo klientų aptarnavimo pokalbių programų iki pažangių turinio generavimo įrankių. Kai šie modeliai auga dydžiu ir sudėtingumu, tampa sudėtingiau užtikrinti, kad jų išėjimai visada būtų tikslūs, teisingi ir aktualūs.
Norėdami išspręsti šią problemą, AWS automatizuota vertinimo sistema siūlo galingą sprendimą. Jis naudoja automatizavimą ir patobulintą metriką, kad būtų galima atlikti keičiamą, efektyvų ir tikslų LLM našumo vertinimą. Supaprastindama vertinimo procesą, AWS padeda organizacijoms stebėti ir tobulinti savo AI sistemas mastu, nustatant naują patikimumo ir pasitikėjimo generatyvinės AI programos standartą.
Kodėl LLM vertinimas yra svarbus
LLM parodė savo vertę daugelyje pramonės šakų, atlikdamos užduotis, tokias kaip atsakymas į klausimus ir generuoja žmogaus tipo tekstą. Tačiau šių modelių sudėtingumas kelia tokių iššūkių, kaip haliucinacijos, šališkumas ir jų išvestys. Haliucinacijos įvyksta, kai modelis sukuria atsakymus, kurie atrodo faktiniai, bet nėra tikslūs. Šališkumas atsiranda tada, kai modelis sukuria rezultatus, kurie palaiko tam tikras grupes ar idėjas, palyginti su kitomis. Šie klausimai ypač susiję su tokiomis sritimis kaip sveikatos priežiūra, finansai ir teisinės paslaugos, kai klaidos ar šališki rezultatai gali turėti rimtų padarinių.
Būtina tinkamai įvertinti LLM, kad būtų galima nustatyti ir išspręsti šias problemas, užtikrinant, kad modeliai pateiktų patikimus rezultatus. Tačiau tradiciniai vertinimo metodai, tokie kaip žmonių vertinimai ar pagrindiniai automatizuota metrika, turi apribojimų. Žmogaus vertinimai yra išsamūs, tačiau dažnai reikalauja daug laiko, brangių ir gali būti paveikti individualių šališkumo. Kita vertus, automatizuota metrika yra greitesnė, tačiau ji negali sugauti visų subtilių klaidų, kurios gali paveikti modelio našumą.
Dėl šių priežasčių šiems iššūkiams spręsti būtinas sudėtingesnis ir keičiamas sprendimas. AWS automatizuota vertinimo sistema pateikia puikų sprendimą. Jis automatizuoja vertinimo procesą, siūlantis realiojo laiko modelio rezultatų vertinimus, identifikuojant tokias problemas kaip haliucinacijos ar šališkumas ir užtikrinimas, kad modeliai veiktų pagal etinius standartus.
AWS automatizuota vertinimo sistema: apžvalga
AWS automatizuota vertinimo sistema yra specialiai sukurta siekiant supaprastinti ir pagreitinti LLM vertinimą. Tai siūlo keičiamą, lanksčią ir ekonomišką sprendimą įmonėms, naudojančioms generatyvinę AI. Sistema integruoja keletą pagrindinių AWS paslaugų, įskaitant „Amazon Bedrock“, „AWS Lambda“, „Sagemaker“ ir „Cloudwatch“, kad būtų sukurtas modulinė, nuo galo iki galo vertinimo vamzdynas. Ši sąranka palaiko tiek realaus laiko, tiek paketų vertinimus, todėl ji yra tinkama įvairiems naudojimo atvejams.
Pagrindiniai komponentai ir galimybės
„Amazon Bedrock“ modelio vertinimas
Šios sistemos pagrindu yra „Amazon Bedrock“, siūlanti iš anksto išmokytus modelius ir galingus vertinimo įrankius. „Bedrock“ suteikia galimybę įmonėms įvertinti LLM išvestis, remiantis įvairiomis metrikomis, tokiomis kaip tikslumas, aktualumas ir saugumas, nereikalaujant pasirinktinių bandymų sistemų. Sistema palaiko ir automatinius vertinimus, ir vertinimus, susijusius su žmonėmis, suteikiant lankstumo skirtingoms verslo programoms.
LLM-as-A-teismo (LLMAAJ) technologija
Pagrindinis AWS sistemos bruožas yra LLM-as-A-A-Gude (LLMAAJ), kuris naudoja pažangias LLM, kad įvertintų kitų modelių išvestis. Imagavusi žmogaus sprendimą, ši technologija dramatiškai sumažina vertinimo laiką ir išlaidas, palyginti su 98%, palyginti su tradiciniais metodais, kartu užtikrinant didelį nuoseklumą ir kokybę. „LLMAAJ“ vertina modelius, tokius kaip teisingumas, ištikimybė, vartotojo patirtis, instrukcijų laikymasis ir saugumas. Tai efektyviai integruojama su „Amazon Bedrock“, todėl lengvai pritaikoma tiek pagal pasirinktinius, tiek iš anksto apmokytus modelius.
Pritaikoma vertinimo metrika
Kitas svarbus bruožas yra sistemos sugebėjimas įgyvendinti pritaikomą vertinimo metriką. Verslas gali pritaikyti vertinimo procesą pagal jų specifinius poreikius, nesvarbu, ar tai yra sutelkta į saugumą, sąžiningumą ar konkrečiai srities tikslumą. Šis pritaikymas užtikrina, kad įmonės galėtų pasiekti savo unikalius veiklos tikslus ir reguliavimo standartus.
Architektūra ir darbo eiga
AWS vertinimo sistemos architektūra yra modulinė ir keičiama, leidžianti organizacijoms lengvai ją integruoti į esamas AI/ML darbo eigas. Šis moduliškumas užtikrina, kad kiekvienas sistemos komponentas gali būti pakoreguotas savarankiškai, nes vystosi reikalavimai, užtikrinantys lankstumą bet kokio masto įmonėms.
Duomenų nurijimas ir paruošimas
Vertinimo procesas prasideda nuo duomenų nurijimo, kai duomenų rinkiniai renkami, išvalomi ir paruošti vertinimui. AWS įrankiams, tokiems kaip „Amazon S3“, naudojami saugiam saugojimui, o AWS klijams gali būti naudojami duomenims iš anksto apdoroti. Tada duomenų rinkiniai konvertuojami į suderinamus formatus (pvz., JSONL), kad būtų galima efektyviai apdoroti vertinimo etapą.
Apskaičiuokite išteklius
Framewore naudojamos AWS keičiamosios skaičiavimo paslaugos, įskaitant „Lambda“ (trumpoms, įvykio užduotims), „Sagemaker“ (dideliems ir sudėtingiems skaičiavimams) ir EC (konteineriams skirtoms darbo krūviams). Šios paslaugos užtikrina, kad vertinimus būtų galima efektyviai apdoroti, nesvarbu, ar užduotis yra maža, ar didelė. Sistema taip pat naudoja lygiagrečią apdorojimą, kur įmanoma, padidindama vertinimo procesą ir todėl ji yra tinkama įmonės lygio modelio vertinimams.
Vertinimo variklis
Vertinimo variklis yra pagrindinis sistemos komponentas. Jis automatiškai išbando modelius pagal iš anksto nustatytą ar pasirinktinę metriką, apdoroja vertinimo duomenis ir sukuria išsamias ataskaitas. Šis variklis yra labai konfigūruojamas, leidžiantis įmonėms pridėti naują vertinimo metriką ar sistemas, jei reikia.
Realiojo laiko stebėjimas ir ataskaitos
Integracija su „CloudWatch“ užtikrina, kad vertinimai būtų nuolat stebimi realiuoju laiku. Našumo prietaisų skydeliai kartu su automatizuotais įspėjimais suteikia įmonėms galimybę sekti modelio našumą ir prireikus nedelsiant imtis veiksmų. Siekiant paremti ekspertų analizę ir informuoti apie veiksmus, kuriuos galima patobulinti, yra išsamios ataskaitos, įskaitant bendrą metriką ir individualias reakcijos įžvalgas.
Kaip AWS sistema pagerina LLM našumą
AWS automatizuota vertinimo sistema siūlo keletą funkcijų, kurios žymiai pagerina LLM veikimą ir patikimumą. Šios galimybės padeda įmonėms užtikrinti, kad jų modeliai pateiktų tikslius, nuoseklius ir saugius rezultatus, tuo pačiu optimizuodami išteklius ir mažinant išlaidas.
Automatizuotas intelektualus vertinimas
Vienas iš reikšmingų AWS sistemos pranašumų yra jo sugebėjimas automatizuoti vertinimo procesą. Tradiciniai LLM bandymo metodai užima daug laiko ir yra linkę į žmogaus klaidas. AWS automatizuoja šį procesą, taupant tiek laiko, tiek pinigų. Vertinant modelius realiuoju laiku, sistema nedelsdami nustato bet kokius modelio išvestis problemas, leidžiančias kūrėjams greitai veikti. Be to, gebėjimas atlikti vertinimus įvairiuose modeliuose vienu metu padeda įmonėms įvertinti našumą, nepamirant išteklių.
Išsamios metrinės kategorijos
AWS sistema įvertina modelius naudojant įvairias metrikas, užtikrinant išsamų atlikimo įvertinimą. Ši metrika apima ne tik pagrindinį tikslumą ir apima:
Tikslumas: Patikrinkite, ar modelio išėjimai atitinka tikėtinus rezultatus.
SUNKUMAS: Įvertina, koks logiškai nuoseklus yra sugeneruotas tekstas.
Instrukcijos laikymasis: Patikrinkite, ar gerai modelis vadovaujasi pateiktomis instrukcijomis.
Saugumas: Išmatuoja, ar modelio išvestys nėra kenksmingo turinio, pavyzdžiui, dezinformacijos ar neapykantos kalbos.
Be šių, AWS įtraukia atsakingą AI metriką, skirtą spręsti kritines problemas, tokias kaip haliucinacijos aptikimas, kuris nustato neteisingą ar pagamintą informaciją, ir kenksmingumą, o tai gali būti įžeidžiančios ar kenksmingos išvestys. Ši papildoma metrika yra būtina norint užtikrinti, kad modeliai atitiktų etinius standartus ir yra saugūs naudoti, ypač jautriose programose.
Nuolatinis stebėjimas ir optimizavimas
Kitas esminis AWS sistemos bruožas yra jos palaikymas nuolatiniam stebėjimui. Tai leidžia įmonėms atnaujinti savo modelius, nes atsiranda naujų duomenų ar užduočių. Sistema leidžia reguliariai įvertinti, pateikdama realaus laiko grįžtamąjį ryšį apie modelio veikimą. Šis nuolatinis grįžtamasis ryšys padeda įmonėms greitai išspręsti problemas ir užtikrina, kad jų LLM laikui bėgant išlaikytų aukštus rezultatus.
Realaus pasaulio poveikis: kaip AWS sistema keičia LLM našumą
AWS automatizuota vertinimo sistema nėra tik teorinė priemonė; Jis buvo sėkmingai įgyvendintas realaus pasaulio scenarijuose, parodant savo sugebėjimą mastelio keitimą, pagerinti modelio našumą ir užtikrinti etinius standartus diegdami AI.
Mastelio keitimas, efektyvumas ir pritaikomumas
Viena iš pagrindinių AWS sistemos stipriųjų pusių yra jo sugebėjimas efektyviai padidinti didėjant LLM dydžiui ir sudėtingumui. Framewore naudojamos „AWS“ be serverio paslaugų, tokių kaip AWS žingsnių funkcijos, „Lambda“ ir „Amazon Bedrock“, kad dinamiškai automatizuotų ir padidintų vertinimo darbus. Tai sumažina rankinę intervenciją ir užtikrina, kad ištekliai būtų efektyviai naudojami, todėl yra praktiška įvertinti LLM gamybos mastu. Nesvarbu, ar įmonės išbando vieną modelį, ar valdo kelis gamybos modelius, sistema yra pritaikoma, tenkinanti tiek nedidelio masto, tiek įmonės lygio reikalavimus.
Automatizuodamas vertinimo procesą ir panaudojant modulinius komponentus, AWS sistema užtikrina sklandų integraciją į esamus AI/ML vamzdynus, kurių sutrikimas yra minimalus. Šis lankstumas padeda įmonėms išplėsti savo AI iniciatyvas ir nuolat optimizuoti savo modelius, išlaikant aukštus našumo, kokybės ir efektyvumo standartus.
Kokybė ir pasitikėjimas
Pagrindinis „AWS“ sistemos pranašumas yra dėmesys kokybės ir pasitikėjimo AI diegimams palaikyti. Integruodama atsakingą AI metriką, tokią kaip tikslumas, sąžiningumas ir saugumas, sistema užtikrina, kad modeliai atitiktų aukštus etikos standartus. Automatizuotas įvertinimas kartu su „Žmogaus-kilpos“ patvirtinimu padeda įmonėms stebėti savo LLM, kad būtų patikimumas, aktualumas ir saugumas. Šis išsamus požiūris į vertinimą užtikrina, kad LLM būtų galima patikėti, kad pateikiamos tikslios ir etinės išvestys, skatinant vartotojų ir suinteresuotųjų šalių pasitikėjimą.
Sėkmingos realaus pasaulio programos
„Amazon Q“ verslas
AWS vertinimo sistema buvo pritaikyta „Amazon Q Business“ – valdomam gerinimo kartos (RAG) sprendimui. Sistema palaiko tiek lengvus, tiek išsamius vertinimo darbo eigas, derinant automatizuotą metriką su žmogaus patvirtinimu, kad būtų nuolat optimizuotas modelio tikslumas ir aktualumas. Šis požiūris sustiprina verslo sprendimų priėmimą teikiant patikimesnes įžvalgas, prisidedant prie veiklos efektyvumo įmonių aplinkoje.
Mediko žinių bazės
„Bedrock“ žinių bazėse AWS integravo savo vertinimo sistemą, kad įvertintų ir pagerintų žinių pagrįstų LLM programų veiklą. Sistema leidžia efektyviai tvarkyti sudėtingas užklausas, užtikrinant, kad sugeneruotos įžvalgos yra aktualios ir tikslios. Tai lemia aukštesnės kokybės rezultatus ir užtikrina, kad LLMS taikymas žinių valdymo sistemose gali nuosekliai pateikti vertingų ir patikimų rezultatų.
Esmė
AWS automatizuota vertinimo sistema yra vertinga priemonė, leidžianti pagerinti LLMS našumą, patikimumą ir etinius standartus. Automatizuodamas vertinimo procesą, jis padeda įmonėms sumažinti laiką ir išlaidas, užtikrinant, kad modeliai yra tikslūs, saugūs ir sąžiningi. Dėl sistemos mastelio ir lankstumo jis tinka tiek mažiems, tiek plataus masto projektams, veiksmingai integruojant į esamas AI darbo eigas.
Naudodama išsamią metriką, įskaitant atsakingas AI priemones, AWS užtikrina, kad LLM atitiktų aukštus etikos ir veiklos standartus. Realaus pasaulio programos, tokios kaip „Amazon Q“ verslo ir „Bedrock“ žinių bazės, rodo jos praktinę naudą. Apskritai, AWS sistema suteikia galimybę įmonėms užtikrintai optimizuoti ir išplėsti savo AI sistemas, nustatydami naują generatyvių AI vertinimų standartą.
