- 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.
AI által fordított szöveg.
Weights & Biases: Nyilvános letöltésre elérhető fehér könyv a nagyméretű nyelvi modellek (LLM) értékelésének legjobb gyakorlatairól
A bejegyzés durumis AI által generált összefoglalója
- A W&B a 'AI EXPO KOREA 2024' rendezvényen tette közzé a nagyméretű nyelvi modellek (LLM) értékelésének legjobb gyakorlatairól szóló fehér könyvét, amelyben a koreai nyelvű LLM ranglista üzemeltetése során szerzett tapasztalataikat és szakértelmüket foglalják össze.
- A fehér könyv bemutatja a nagyméretű nyelvi modellek (LLM) értékelésének minden aspektusát, valamint a jövőbeli kihívásokat, továbbá a generatív mesterséges intelligencia értékelésének legjobb gyakorlatait és egy fejlett értékelési útitervet.
- Különösen hangsúlyozza a szakértelem és a képességek értékelésének fontosságát a vállalati és ipari alkalmazások szempontjából, valamint rámutat a modell teljesítményének és a felhasználói élménynek figyelembevételével történő értékelés szükségességére.
A Weights & Biases (Weights & Biases, a továbbiakban W&B) a „2024-es AI EXPO KOREA” keretében közzétette a „Nagy nyelvi modellek (LLM) értékeléséhez szükséges bevált gyakorlatok” című fehér könyvét. A fehér könyv a W&B által üzemeltetett „Horangi koreai LLM ranglista (http://horangi.ai)” és a „Nejumi japán LLM ranglista” fejlesztési és üzemeltetési tapasztalatait, valamint a globális csapat LLM szakértő mérnökeinek tudását ötvözi egy 59 oldalas dokumentumban, amelyet a Pentasystemmel közösen fordítottak le koreaira.
A fehér könyv letöltési oldala
Ezen a címen érhető el a fehér könyv PDF verziója: http://wandb.me/kr-llm-eval-wp
„Nagy nyelvi modellek (LLM) értékeléséhez szükséges bevált gyakorlatok” áttekintés és tartalomjegyzék
Ez a fehér könyv nem csupán az LLM értékelésének bevált gyakorlatait mutatja be, hanem célja, hogy elősegítse a jobb modellek fejlesztését és kiválasztását, ezzel pedig alapot teremtsen a generatív mesterséges intelligencia jövőjének kiépítéséhez. Az LLM értékelésének teljes képét bemutatja, majd összefoglalja a jelenlegi kihívásokat, és bemutatja a generatív mesterséges intelligencia értékelésének jelenlegi legjobb gyakorlatait, valamint egy olyan útitervet, amely a még fejlettebb és megbízhatóbb értékeléshez vezet.
· A nyelvi modellek értékelésének teljes képe
· Mit kell értékelni: Az értékelendő szempontok
- Általános nyelvi teljesítmény
- Domain-specifikus teljesítmény
- Mesterséges intelligencia irányítás
· Hogyan kell értékelni: Értékelési módszerek
· Nyilvános LLM ranglisták
· Értékelési gyakorlat a Weights & Biases segítségével
· LLM modellek összehasonlítása és elemzése
A generatív mesterséges intelligencia értékelésének jövője
A generatív mesterséges intelligencia értékelésének a jövőben is folyamatosan változnia kell a modellek gyors fejlődésével összhangban. A modellek teljesítményének további javulásával az értékelőknek is egyre több kihívással és feladattal kell szembenézniük. Már most is vannak olyan modellek, amelyek a generálási képességek értékelésében 90% feletti eredményt érnek el, ami azt mutatja, hogy a jövőben még nehezebb feladatokat kell kitűzni.
A generatív mesterséges intelligencia modellek alkalmazási köre egyre szélesebb, különösen a vállalati és ipari felhasználás terén szükség van a szakmai ismeretek és képességek fejlettebb értékelésére. Mivel nincs egységes módszer a szakmai területeken a modellek teljesítményének értékelésére, sürgősen szükség van a kulcsfontosságú területeken történő értékelési feladatokra és adatforrások fejlesztésére. Ezek között vannak olyanok is, amelyek nemcsak a nyelvet, hanem a képeket, adatokat és egyéb bemeneti formátumokat is igénylik, ami növeli a fejlesztés komplexitását.
A modell teljesítményének értékelésekor nem szabad figyelmen kívül hagyni a felhasználói élményt sem. Például a következtetési sebesség, a költségek, az API stabilitása és a biztonsági szempontok fontossága egyre nagyobbá válik a kereskedelmi szolgáltatások terén, ami szükségessé teszi a következtetési környezet helyi szintű kiépítését is.
Weights & Biases bemutatása
A Weights & Biases, Inc. székhelye San Franciscóban (USA) található, és vállalati szintű gépi tanulási kísérletkezelést és végpontok közötti MLOps munkafolyamatokat tartalmazó platformot kínál fejlesztők és üzemeltetők számára. A WandB-t számos különböző mélytanulási felhasználási esethez használják, például LLM fejlesztéshez, képszegmenteléshez és gyógyszerfejlesztéshez, és a NVIDIA, az OpenAI, a Toyota és számos más hazai és nemzetközi vállalat több mint 800 000 gépi tanulási fejlesztője bízik benne, mint az AI fejlesztés új bevált gyakorlatában.
W&B koreai weboldal: https://kr.wandb.com
Weboldal: https://wandb.ai/site
Kapcsolat
Weights & Biases
Értékesítés/Marketing
Yoo Si-hyun
+81-(0)70-4000-5657