Семь ключевых метрик: как объективно оценивать ответы больших языковых моделей

Использование принципов, описанных в этой статье, может помочь пользователям более эффективно использовать ChatGPT для своих нужд, будь то обучение, исследование или развлечение. В этой статье на практических примерах рассмотрим какие задачи из коробки могут решать современные большие языковые модели (large language models, LLM). Отметим, что несмотря на то, что и температура, и штрафы за частоту/присутствие добавляют разнообразие в ответы модели, это разнообразие отличается по типу. Штрафы за частоту/присутствие увеличивают разнообразие в пределах одного ответа, т.е.

Решение академических задач

Как мы видим, сложность вычисления вывода зависит от длины входной последовательности (Л), количество слоев (н), количество головок внимания (час) и размер встраивания (г). Эта сложность может стать узким местом в приложениях реального времени, особенно при работе с длинными входными последовательностями и/или большими моделями. Научный офицер — молодой специалист по квантовой физике и моделям генерации текста, недавно обнаруживший странную аномалию в показаниях приборов. https://fravito.fr/user/profile/1206478

Чат (беседа)

Это помогает модели лучше понять ваши требования и дать более точные ответы. Эта техника особенно полезна для задач, требующих определённых шаблонов и стилей. 0-shot prompting предполагает предоставление LLM задачи или вопроса без каких-либо примеров. Модель использует свои существующие знания для формирования ответа. Эта техника эффективна для задач, где достаточно общего понимания модели.

Почему важна правильная формулировка запросов?

Без использования top-k семплирования модель будет рассматривать любой токен из своего словаря как потенциальное продолжение фразы. Значит, существует определенная, хоть и небольшая, вероятность того, что на выходе мы получим что-то вроде «Солнце встает на кухне». С применением же top-k семплирования модель отфильтровывает наименее подходящие токены и концентрируется только на выбранном количестве наиболее вероятных вариантов. Отсекая этот «хвост» некорректных токенов, мы уменьшаем разнообразие ответов, но значительно повышаем их качество. Помимо температуры существует много способов решения дилеммы качества и разнообразия. Множественные вопросы могут сбить модель с толку, что снизит глубину и качество ответа. Одна из уникальных способностей современных моделей — возможность анализировать ситуацию с разных профессиональных позиций. Этот подход к обучению языковой модели помогает получить многогранную оценку любой идеи или проекта с учетом аргументов обучения. Для Confidence простая ML-модель классификации (по лингвистическим признакам) даёт быстрые числовые оценки, а LLM может расплывчато «оценивать» уверенность. Однако чрезмерная самоуверенность LLM без фактов может ввести в заблуждение, поэтому лучший вариант — комбинировать оба подхода. Context Integration более естественно проверяется LLM, так как ей «удобно» рассуждать о контексте в одном длинном prompt. Но ML-подход с эмбеддингами разных реплик более детерминирован и может помочь объективно проверить, действительно ли заимствована информация из контекста. Разбираем ключевые характеристики GPU для машинного обучения в облаке и подбираем оптимальную конфигурацию для задач AI. Определите функцию для подсчета обучаемых параметров, активируйте контрольные точки градиента и подготовьте модель для обучения. Ответ будет включать больше уникальных слов, фраз, тем и идей. Но если вы подаете один и тот же промпт дважды, то вы вряд ли получите https://deepmind.com/blog два разных ответа. В отличие от упомянутых параметров, температура увеличивает разнообразие между ответами. Это значит, что если вы даёте модели один и тот же промпт несколько раз при более высокой температуре, вы получаете более широкий набор вариантов ответа. Модель получает штраф за частоту (frequency penalty) за каждое повторение одного и того же токена в тексте. Такие модели могут работать как в облаке, так и на локальных устройствах в зависимости от требований задачи. Именно поэтому их используют, модифицируют и обучают любые разработчики, не только создатели. Раз у нас появились агенты и есть вычислительные мощности, а модели могут генерировать рассуждения и анализировать результаты, то мы можем использовать их нечеловеческие возможности. Индикатор вывода указывает модели, в каком виде, формате, последовательности или логике выдавать результат. Пока это основные нейросети LLM с которыми вы скорее всего столкнетесь в доступе в России. Также могут быть их модификации делаемые крупными компаниями типа МТС, Т-Технологии и др. Если же пользователь попытается вести с ним диалог или отправит инструкцию для действий, то нейросеть начнёт выдавать чепуху вместо полезных ответов. — Опенсорсные LLM должны быть открытыми не только с точки зрения исходного кода самих моделей, но и с точки зрения данных, на которых они обучаются. https://www.giantbomb.com/profile/seo-triumph/about-me/ Это очень важно, потому что проблема „отравления данных“ продолжает оставаться актуальной. https://www.demilked.com/author/seo-geniuslab/ Но для промптов, подразумевающих только один верный ответ, который вы хотите получить с первой попытки, наивысшая вероятность успеха достигается тогда, когда все эти параметры установлены на ноль. Эффективное взаимодействие с нейросетями зависит от многих факторов, включая правильную формулировку запросов, учёт специфики работы модели и оптимизацию использования параметров. Следуя предложенным рекомендациям, вы сможете получить более точные, релевантные и качественные ответы, что особенно важно при использовании нейросетей для рабочих задач. Попробуйте использовать эти стратегии в своей работе с нейросетями и протестируйте, как меняется результат.