RAG Evaluation Agent Evaluation LLM Benchmarks Hallucination Detection AI Testing Regression Testing Golden Datasets Synthetic Data A/B Testing Human Evaluation
32 posts
انتقال مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) از نوت‌بوک Jupyter به محیط تولید، گامی بزرگ است. اما استقرار، پایان راه نیست؛ بلکه آغاز بهینه‌سازی مستمر است. برخلاف نرم‌افزارهای سنتی که ورودی و خروجی قطعی دارند، مدل‌های زبانی...
تولید تقویت‌شده با بازیابی (RAG) به استاندارد صنعتی برای اتصال مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) به داده‌های خصوصی یا اختصاصی تبدیل شده است. با این حال، شایع‌ترین نقطه شکست در پایپ‌لاین‌های RAG، فاز تولید نیست، بلکه فاز بازیابی است. اگر زمینه بازیابی‌شده نامرتبط باشد،...
در چشم‌انداز به‌سرعت در حال تحول مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)، انتخاب مدل مناسب دیگر تنها به معنای انتخاب مدلی با بیشترین تعداد پارامتر نیست. بلکه درباره یافتن مدلی است که بهترین هم‌راستایی را با مورد استفاده خاص، محدودیت‌های هزینه و الزامات عملکرد شما داشته باشد. این م...
با گذر مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) از کنجکاوی‌های آزمایشی به اجزای زیرساخت اصلی، تقاضا برای ارزیابی دقیق هرگز به این اندازه نبوده است. در حالی که روان‌کلامی و بازیابی اطلاعات ساده نسبتاً قابل اندازه‌گیری هستند، استدلال چندمرحله‌ای همچنان جام مقدس توانایی‌های LLMها باقی مانده است...
با ادغام فزاینده مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) در برنامه‌های حیاتی، تقاضا برای ارزیابی ایمنی قوی هرگز به این اندازه فوری نبوده است. با این حال، صنعت با یک تنش بنیادین روبرو است: معیارهای خودکار مقیاس‌پذیر و مقرون‌به‌صرفه هستند اما اغلب فاقد ظرافت‌اند، در حالی که ارزیابی انسانی در حلقه...
در منظر سریعاً در حال تحول توسعه مدل‌های زبانی بزرگ (LLM)، گلوگاه از معماری مدل به ارزیابی منتقل شده است. ما مدل‌های قدرتمندی داریم، اما اغلب از داده‌های برچسب‌دار باکیفیت و خاص حوزه که برای آزمایش دقیق آن‌ها لازم است، بی‌بهره‌ایم.
تولید تقویت‌شده با بازیابی (RAG) به عنوان استاندارد طلایی برای برنامه‌های سازمانی مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) ظهور کرده است و راه‌حلی برای مشکل مزمن توهم مدل‌ها با تکیه بر منابع داده خارجی تأییدشده ارائه می‌دهد. با این حال، یک سوءتفاهم حیاتی همچنان پابرجاست: ت...