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- Weights & Biases (웨이츠 앤드 바이어시스, 이하 W&B)는 지난 1일 ‘AI EXPO KOREA 2024’에서 백서…, 스타트업에 종사하시는 여러분들의 놀이터 씬디스는 스타트업 커뮤니티 입니다.
Dies ist eine KI-übersetzte Version.
Weights & Biases veröffentlicht Whitepaper mit Best Practices zur LLM-Bewertung
Zusammenfassung des Beitrags durch durumis AI
- W&B hat auf der 'AI EXPO KOREA 2024' ein Whitepaper mit Best Practices zur LLM-Bewertung veröffentlicht und darin die Erfahrungen und das Fachwissen aus dem Betrieb des koreanischen LLM-Leaderboards einfließen lassen.
- Das Whitepaper beleuchtet alle Aspekte der LLM-Bewertung und die zukünftigen Herausforderungen. Es bietet Best Practices für die Bewertung generativer KI und einen Fahrplan für eine verbesserte Bewertung.
- Insbesondere wird die Bedeutung der Bewertung von Fachwissen und Fähigkeiten im Hinblick auf die geschäftliche und industrielle Nutzung hervorgehoben. Zudem wird die Notwendigkeit einer Bewertung unter Berücksichtigung der Modellleistung und Benutzerfreundlichkeit betont.
Weights & Biases (Weights & Biases, im Folgenden W&B) hat am 1. September auf der ‚AI EXPO KOREA 2024‘ das Whitepaper ‚Best Practices zur Bewertung von Large Language Models (LLM)‘ veröffentlicht. Dieses Whitepaper ist ein 59-seitiges Dokument, das auf den Erfahrungen von W&B bei der Entwicklung und dem Betrieb des ‚Horangi Koreanischen LLM-Leaderboards (http://horangi.ai)‘ sowie des ‚Nejumi Japanischen LLM-Leaderboards‘ und dem Wissen der globalen LLM-Experten des Unternehmens basiert. Es wurde in Zusammenarbeit mit Penta System ins Koreanische übersetzt.
Download-Seite des Whitepapers
Unter dieser URL finden Sie die PDF-Version des Whitepapers: http://wandb.me/kr-llm-eval-wp
Überblick und Inhaltsverzeichnis des Whitepapers ‚Best Practices zur Bewertung von Large Language Models (LLM)‘
Dieses Whitepaper beschränkt sich nicht nur auf die Darstellung von Best Practices für die Bewertung von LLMs, sondern zielt darauf ab, die Grundlage für den Aufbau der Zukunft der generativen KI zu schaffen, indem es die Entwicklung und Auswahl besserer Modelle fördert. Es bietet einen Gesamtüberblick über die LLM-Bewertung, fasst die aktuellen Herausforderungen zusammen und präsentiert Best Practices für die Bewertung generativer KI zum jetzigen Zeitpunkt sowie einen Fahrplan für eine weiterentwickelte und zuverlässigere Bewertung.
· Gesamtüberblick über die Bewertung von Sprachmodellen
· Was zu bewerten ist: Zu bewertende Aspekte
- Allgemeine Sprachleistung
- Domänenspezifische Leistung
- KI-Governance
· Wie man bewertet: Bewertungsmethoden
· Liste öffentlicher LLM-Leaderboards
· Bewertungspraxis mit Weights & Biases
· Reflexion durch Vergleich von LLM-Modellen
Zukünftige Perspektiven der Bewertung generativer KI
Die Bewertung generativer KI muss sich auch in Zukunft an die rasante Entwicklung der Modelle anpassen und weiterentwickeln. Mit der weiteren Verbesserung der Modellleistung werden auch die Anforderungen an die Bewertung steigen. Bereits heute gibt es Modelle, die bei der Bewertung der Generierungsfähigkeit über 90 % der Ergebnisse erzielen. Dies zeigt, dass es in Zukunft notwendig sein wird, schwierigere Aufgaben zu stellen.
Mit der zunehmenden Verbreitung generativer KI-Modelle wird insbesondere im geschäftlichen und industriellen Einsatz eine Bewertung der Fachkenntnisse und -fähigkeiten erforderlich. Da es keine allgemeingültige Methode zur Bewertung der Modellleistung in diesen Fachbereichen gibt, müssen dringende Herausforderungen bei der Bewertung wichtiger Bereiche und der Entwicklung von Datensätzen angegangen werden. Zu diesen Herausforderungen gehört auch die Verarbeitung verschiedener Eingabeformen wie Sprache, Bilder und Daten, was den Entwicklungsprozess zusätzlich erschwert.
Darüber hinaus ist die Benutzerfreundlichkeit ein wichtiger Aspekt der Modellleistung. So steigt beispielsweise der Bedarf an kommerziellen Diensten, wie z. B. die Berücksichtigung der Inferenzgeschwindigkeit und -kosten, der API-Stabilität und der Sicherheit. Dies führt auch dazu, dass die Notwendigkeit besteht, lokale Inferenzumgebungen zu erstellen.
Vorstellung von Weights & Biases
Weights & Biases, Inc. mit Sitz in San Francisco, USA, bietet eine Plattform für Entwickler und Betreiber, die die Verwaltung von ML-Experimenten im Unternehmensumfeld und den gesamten MLOps-Workflow abdeckt. WandB wird in verschiedenen Deep-Learning-Anwendungsfällen eingesetzt, darunter die Entwicklung von LLMs, die Bildsegmentierung und die Medikamentenentwicklung. Es genießt das Vertrauen von über 800.000 Machine-Learning-Entwicklern weltweit, darunter NVIDIA, OpenAI und Toyota, und stellt eine neue Best Practice für die KI-Entwicklung dar.
W&B Koreanische Website: https://kr.wandb.com
Website: https://wandb.ai/site
Kontakt
Weights & Biases
Vertrieb/Marketing
Yu Sihyun
+81-(0)70-4000-5657