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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.
Weights & Biases (Weights & Biases, ci-après W&B) a publié le 1er septembre un livre blanc intitulé « Meilleures pratiques pour l'évaluation des modèles linguistiques de grande taille (LLM) » lors de l'« AI EXPO KOREA 2024 ». Ce livre blanc est un document de 59 pages qui compile l'expérience de développement et d'exploitation du « Horangi Korean LLM Leaderboard (http://horangi.ai) » et du « Nejumi Japanese LLM Leaderboard » gérés par W&B, ainsi que les connaissances des ingénieurs spécialisés en LLM de l'équipe mondiale. Il a été traduit en coréen en collaboration avec Penta System.
Page de téléchargement du livre blanc
Cette URL fournit la version PDF du livre blanc : http://wandb.me/kr-llm-eval-wp
Aperçu et table des matières de « Meilleures pratiques pour l'évaluation des modèles linguistiques de grande taille (LLM) »
Ce livre blanc ne se contente pas de présenter les meilleures pratiques en matière d'évaluation des LLM, mais vise également à jeter les bases de la construction de l'avenir de l'IA générative en encourageant le développement et la sélection de meilleurs modèles. Après avoir présenté une vue d'ensemble de l'évaluation des LLM et dressé un inventaire des défis actuels, il présente les meilleures pratiques actuelles en matière d'évaluation de l'IA générative et une feuille de route pour une évaluation plus sophistiquée et fiable.
· Vue d'ensemble de l'évaluation des modèles linguistiques
· What to evaluate : aspects à évaluer
- Performances linguistiques générales
- Performances spécifiques à un domaine
- Gouvernance de l'IA
· How to evaluate : méthodes d'évaluation
· Liste des classements publics de LLM
· Pratique de l'évaluation à l'aide de Weights & Biases
· Réflexion sur la comparaison des modèles LLM
Perspectives futures de l'évaluation de l'IA générative
L'évaluation de l'IA générative devra également évoluer à l'avenir pour suivre le rythme de l'évolution rapide des modèles. Au fur et à mesure que les performances des modèles s'amélioreront, les évaluateurs devront faire preuve de réflexion et d'efforts accrus. Actuellement, certains modèles obtiennent déjà plus de 90 % de résultats dans les évaluations de la capacité de génération, ce qui souligne la nécessité de proposer des problèmes plus difficiles à l'avenir.
L'éventail des applications des modèles d'IA générative s'élargit, et une évaluation plus pointue des connaissances et des capacités est nécessaire, en particulier pour les applications commerciales et industrielles. Étant donné qu'il n'existe pas de méthode universelle pour évaluer les performances des modèles dans ces domaines spécialisés, il est urgent de relever les défis de l'évaluation dans les domaines importants et de développer des ensembles de données. Parmi ces défis, certains nécessitent différents types d'entrées, comme le langage, les images et les données, ce qui augmente la complexité du développement.
Par ailleurs, la convivialité est un élément essentiel des performances des modèles. Par exemple, avec l'augmentation des exigences liées aux services commerciaux, telles que la vitesse d'inférence, le coût, la stabilité de l'API et la sécurité, la nécessité de créer un environnement d'inférence local se fait sentir.
Présentation de Weights & Biases
Weights & Biases, Inc., dont le siège social est situé à San Francisco, aux États-Unis, propose une plateforme pour les développeurs et les opérateurs qui englobe la gestion des expériences ML d'entreprise et les workflows MLOps de bout en bout. WandB est utilisé dans divers cas d'utilisation de l'apprentissage profond, notamment le développement de LLM, la segmentation d'images et le développement de médicaments, et est considéré comme une nouvelle meilleure pratique en matière de développement d'IA, bénéficiant de la confiance de plus de 800 000 développeurs d'apprentissage automatique au niveau mondial, notamment NVIDIA, OpenAI et Toyota.
Site Web de W&B en coréen : https://kr.wandb.com
Site Web : https://wandb.ai/site
Coordonnées
Weights & Biases
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