Büyük Dil Modelleri (LLM) hızla gelişen dünyasında, geliştiricilerin odak noktası genellikle sıralama listeleridir. MMLU, HellaSwag ve HumanEval puanları, model zekasını yargılamak için varsayılan para birimi haline gelmiştir. Ancak, yalnızca bu toplam metriklere güvenmek, üretim ortamında yapay zeka kullanan herhangi bir organizasyon için stratejik bir hatadır. Genel değerlendirmelerde baskın olan bir model, sağlık, hukuk teknolojileri veya finansal analiz gibi uzmanlaşmış bir alanın nüanslı jargonu, karmaşık mantığı ve spesifik formatlama gereksinimleri karşısında felaket derecede başarısız olabilir.
Bu yazı, gerçek alan bazlı uygunluğu belirlemek için sıralama puanlarının denetlenmesi sürecini ele almaktadır. Yüzeysel metrik kontrollerinin ötesine geçerek, model performansını iş hedefleriyle hizalayan titiz bir değerlendirme çerçevesi oluşturacağız.
Genelleme Açığı
Standart değerlendirmeler, genel akıl yürütme, kodlama yeterliliği ve geniş bilgiyi test etmek üzere tasarlanmıştır. Dikey (alan) bazlı görevler için kalibre edilmemişlerdir. Örneğin, bir hukuk modeli, genel akıl yürütme değerlendirmelerinde ağır basmayan yargı içtihatlarını ve kanun yorumlamalarını anlamalıdır. Bir LLM, genel bir kodlama değerlendirmesinde %90 başarı elde ettiğinde, kurumsal özel miras kod tabanını veya özel çerçeveyi yönetebileceği garantisi verilmez. Bu farka genelleme açığı denir.
Bu açığı kapatmak için, sıralama listelerini nihai bir yargı yerine bir başlangıç noktası olarak ele almalısınız. Denetimin ilk adımı, sıralama listesinde aslında neyin ölçüldüğünü parçalamaktır. Değerlendirme, gerçek alanlardaki halüsinasyon direncini test ediyor mu? Gecikme süresini ve token verimliliğini değerlendiriyor mu? Sık sık cevap hayır olur. Bu nedenle, harici metrikleri dahili, gerçek temelli doğrulama ile desteklemeniz gerekir.
Alan Bazlı Bir Değerlendirme Hattı Oluşturma
Uygunluğu etkili bir şekilde denetlemek için yapılandırılmış bir değerlendirme hattına ihtiyacınız vardır. Bu, alan uzmanları tarafından hazırlanmış bir "altın veri kümesi" oluşturmayı ve basit dize eşleştirmesinin ötesine geçen otomatik değerlendirme metriklerini kullanmayı içerir. Aşağıda, Python ve Hugging Face Evaluate kütüphanesi kullanılarak temel bir değerlendirme betiğinin nasıl yapılandırılacağına dair pratik bir örnek verilmiştir.
import evaluate
from transformers import pipeline
# Önceden eğitilmiş bir model yükleyin (örn. Llama-2 veya Mistral)
model_name = "meta-llama/Llama-2-7b-chat-hf"
llm = pipeline("text-generation", model=model_name, tokenizer=model_name)
# Alan bazlı bir test durumu tanımlayın (örn. Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbbi Tıbb