- Weights & Biases, LLM 평가 모범 사례 담은 백서 일반 다운로드 공개 > 뉴스 - 스타트업 커뮤니티 씬디스
- 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.
Weights & Biases (韦茨·安德·拜尔西斯，简称 W&B)于 1 日在“AI EXPO KOREA 2024”上发布了白皮书《大型语言模型 (LLM) 评估最佳实践》。本白皮书基于 W&B 运营的“Horangi 韩语 LLM 排行榜 (http://horangi.ai)”以及“Nejumi 日语 LLM 排行榜”的开发和运营经验，以及全球团队的 LLM 专家工程师的知识，汇集而成，是一份 59 页的文档，并通过与 Penta System 的合作将其翻译成韩语。
本白皮书下载页面
此 URL 提供了本白皮书的 PDF 版本：http://wandb.me/kr-llm-eval-wp
《大型语言模型 (LLM) 评估最佳实践》概述及目录
本白皮书不仅简单地提供 LLM 评估的最佳实践，还旨在通过促进更好的模型开发和选择，为构建生成式 AI 的未来奠定基础。它首先介绍了 LLM 评估的整体情况，然后总结了当前面临的挑战，并提出了当前生成式 AI 评估的最佳实践以及为了提供更高级和可靠的评估而制定的路线图。
· 语言模型评估的整体情况
· What to evaluate: 需要评估的方面
- 通用语言性能
- 领域特定性能
- AI 治理
· How to evaluate: 评估方法
· 公共 LLM 排行榜列表
· 使用 Weights & Biases 进行评估实践
· 通过 LLM 模型比较进行思考
生成式 AI 评估的未来展望
未来，生成式 AI 的评估也需要随着模型的快速发展而不断变化。随着模型性能的进一步提升，评估方也需要付出更多思考和努力。目前，已经出现了一些在生成能力评估中取得 90% 以上结果的模型，这表明未来需要提出更具挑战性的问题。
随着生成式 AI 模型应用范围的扩大，尤其是在商业和工业应用中，需要对更专业的知识和能力进行评估。由于无法用统一的方法评估这些专业领域的模型性能，因此迫切需要在重要领域开展评估工作并开发数据集。其中，也包括需要图像、数据等多种输入形式的情况，这增加了开发难度。
此外，模型性能也离不开用户友好性。例如，随着商业服务的需要越来越强烈，需要考虑推理速度和成本、API 的稳定性和安全性等方面，也出现了需要在本地构建推理环境的必要性。
Weights & Biases 简介
Weights & Biases, Inc. 总部位于美国旧金山，为开发人员和运营人员提供了一个平台，涵盖企业级 ML 实验管理和端到端 MLOps 工作流程。WandB 用于各种深度学习用例，例如 LLM 开发、图像分割和药物开发，并且在全球范围内获得了 80 多万名机器学习开发人员的信任，是 AI 开发的新型最佳实践，例如英伟达 (NVIDIA)、OpenAI 和丰田 (Toyota) 等。
W&B 韩语网站：https://kr.wandb.com
网站：https://wandb.ai/site
联系方式
Weights & Biases
销售/市场营销
刘时贤
+81-(0)70-4000-5657
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